Gã khổng lồ 'Ông vua suy luận' của Google cũng 'chuồn' sang Meta, xưa kia còn được Lý Phi Phi mời về

marsbitXuất bản vào 2026-06-26Cập nhật gần nhất vào 2026-06-26

Tóm tắt

Làn sóng nhân sự cấp cao rời Google, đặc biệt là DeepMind, tiếp tục diễn ra âm thầm nhưng mạnh mẽ. Mới đây, thông tin cho thấy Denny Zhou, chuyên gia hàng đầu về lĩnh vực suy luận (reasoning) của Google, thường được mệnh danh là "Ông hoàng suy luận", đã chuyển sang làm việc cho Meta với tư cách là Nhà khoa học nghiên cứu tại MSL từ bốn tháng trước mà không có bất kỳ thông báo công khai nào. Ông từng có đóng góp nền tảng trong nhiều kỹ thuật quan trọng như Chain-of-Thought (CoT) và từng được CEO Sundar Pichai giới thiệu tại Google I/O. Meta đồng thời cũng đón chào một bổ nhiệm quan trọng khác: Giáo sư Dawn Song của UC Berkeley, chuyên gia bảo mật AI nổi tiếng, đã gia nhập với vai trò Phó chủ tịch nghiên cứu AI tại MSL, cùng toàn bộ đội ngũ công ty khởi nghiệp Virtue AI của bà. Trong khi đó, Google liên tục chứng kiến làn sóng ra đi của các nhân tài chủ chốt. Noam Shazeer, đồng tác giả Transformer, rời Google để đến OpenAI. Tiếp theo là John Jumper, người đoạt giải Nobel và là cựu phó chủ tịch DeepMind, cùng hai nhà nghiên cứu cốt cán Jonas Adler và Alexander Pritzel, đều chuyển sang Anthropic. Nguyên nhân được cho là do sự thay đổi ưu tiên chiến lược nội bộ tại Google. Để đuổi kịp đối thủ trong lĩnh vực AI cho lập trình (AI coding), Google đã thành lập một "Đội đặc nhiệm Coding" (Coding Strike Team) với sự tham gia của người đồng sáng lập Sergey Brin và được ưu tiên cấp phát tài nguyên tính toán rất lớn. Sự ưu tiên mạnh mẽ cho hướng đi mang tính thương mại cao này được cho ...

Lượng "làn sóng nghỉ việc" tại Google, vẫn đang tăng lên.

Vừa mới phát hiện, người đàn ông được mệnh danh là "Ông vua suy luận" của DeepMind – Chu Đăng Dũng(Denny Zhou), đã rời Google từ lâu.

Chủ nhân mới hiện nay là Meta, đảm nhận vai trò Nhà khoa học Nghiên cứu tại MSL.

Toàn bộ quá trình cực kỳ trầm lặng. Không có lá thư tạm biệt dài dòng, không có thông báo long trọng từ Meta, nếu không phải thông tin chức vụ trên LinkedIn được cập nhật lặng lẽ, thế giới bên ngoài thậm chí còn không biết vị đại cao thủ này đã đổi chủ.

Mà thực tế là, trước khi động thái của Noam Shazeer sang OpenAI và chủ nhân giải Nobel John Jumper chuyển sang Anthropic gây chấn động giới công nghệ, Chu Đăng Dũng đã làm việc thầm lặng tại Meta được bốn tháng.

Trận động đất nhân tài tại Google, có lẽ đã bùng nổ sớm hơn và ẩn giấu sâu hơn nhiều so với những gì chúng ta thấy trên bảng tin.

Còn tờ The Information, trong bài báo mới nhất, cuối cùng đã vén lên bức màn tàn khốc đằng sau loạt biến động nhân sự này——

Đội đặc nhiệm Coding mới thành lập của Google, đang cướp đoạt điên cuồng mức độ ưu tiên nội bộ.

Chu Đăng Dũng là ai?

Chu Đăng Dũng, người đứng đầu về suy luận tại Google.

Ở một mức độ nào đó, danh hiệu "người đứng đầu về suy luận" này, là do Lý Phi Phi giúp Google mời về.

Chu Đăng Dũng thực ra ban đầu ở Microsoft, làm việc gần 11 năm.

Sau đó, bị thu hút bởi Kế hoạch Trung tâm Trung Quốc GoogleAI, anh ấy mới từ Microsoft đến Google,

Mà kế hoạch này, do cô Phi Phi chủ trì.

Ai ngờ, ở lại một chỗ, đã hơn tám năm.

Năm 2017 gia nhập Google Brain, một tay xây dựng đội ngũ suy luận, sau đó theo sáp nhập vào đội Gemini của Google DeepMind.

Tám năm qua, Chu Đăng Dũng có đóng góp to lớn cho các công trình nền tảng LLM như CoT, Self-Consistency, Least-to-Most Prompting..., số lượng trích dẫn học thuật Google vượt 128.000.

Tại Google I/O năm 2022, Sundar Pichai đích thân lên sân khấu giải thích tiến triển nghiên cứu suy luận, đằng sau chính là công việc của đội ngũ Chu Đăng Dũng.

Xuất thân tiến sĩ chuyên ngành AI từ Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc, là nhân tài toàn diện hiếm có cả trong giới học thuật lẫn công nghiệp.

Giờ đây, người này đã sang Meta.

Meta thong dong hưởng lợi

Đồng thời, Meta gần đây lại nuốt chửng thêm một quân cờ nặng ký khác.

Giáo sư UC Berkeley Tống Hiểu Đông(Dawn Song), chính thức gia nhập với tư cách Phó chủ tịch Nghiên cứu AI tại MSL của Meta.

Tống Hiểu Đông, được mệnh danh là "Giáo mẫu an ninh".

Một trong những học giả được trích dẫn cao nhất trong lĩnh vực an ninh máy tính, Google Scholar trích dẫn khoảng 169.000+. Thời kỳ đầu có đóng góp nền tảng trong các hướng phân tích chương trình, an ninh nhị phân, tìm kiếm mã hóa..., sau này chuyển hướng toàn diện sang AI an toàn và AI đáng tin cậy.

Cử nhân Đại học Thanh Hoa, thạc sĩ CMU, tiến sĩ UC Berkeley......hiện đã làm giáo sư tại Berkeley được 19 năm.

Năm 2024 bà thành lập Virtue AI, làm về hạ tầng an ninh AI cấp doanh nghiệp—, đã thiết lập quan hệ hợp tác với nhiều phòng thí nghiệm AI tiên phong.

Hiện nay, toàn bộ đội ngũ sáp nhập vào Meta, bao gồm Tống Hiểu Đông và hai đồng sáng lập khác.

Phải nói, hiệu suất thu hoạch của Meta thời gian này hơi cao, xem ra vẫn là đánh bài "nghiên cứu" hấp dẫn nhân tài hơn.

Google, rốt cuộc anh bị làm sao vậy??

Nhiều nhà vui một nhà buồn, khi OpenAI, Anthropic, thậm chí cả Meta cũng là đại gia thời đại internet đang hoan hỉ đón nhân tài mới gia nhập——

Google, lại đang tiếp tục mất máu.

Ngày 18 tháng 6, Noam Shazeer tuyên bố gia nhập OpenAI.

Cái tên này không cần giới thiệu nhiều. Một trong những tác giả cốt lõi của bài báo Transformer năm 2017 châm ngòi cho cả kỷ nguyên AI "Attention Is All You Need". Năm 2021 anh rời Google thành lập Character.AI, năm 2024 Google chi 2,7 tỷ USD mua lại cả người lẫn công ty, để anh đồng lãnh đạo Gemini.

Kết quả chưa đầy hai năm, anh lại trở về OpenAI.

Người mua về với giá 2,7 tỷ USD, giữ chưa được hai năm.

Ngày 19 tháng 6, John Jumper tuyên bố đến Anthropic.

Phó chủ tịch DeepMind, tướng lĩnh cốt cán một tay Hassabis đề bạt——mới tốt nghiệp tiến sĩ sáu tháng, đã được giao trọng trách trưởng nhóm AlphaFold.

Năm 2024, ông và Hassabis cùng nhận giải Nobel Hóa học nhờ công trình đột phá của AlphaFold trong dự đoán cấu trúc protein.

Nhưng giờ đây, chủ nhân giải Nobel đã chọn đối thủ cạnh tranh.

Liên tiếp bị hai đòn nặng, Google vẫn tiếp tục mất máu.

Ngày 24 tháng 6, trên "bảng treo thưởng" nhân tài Google lại nổ ra hai cái tên mới: Jonas Adler và Alexander Pritzel.

Cả hai đều là người đóng góp cốt lõi cho Gemini. Adler phụ trách hướng lập trình AI của Google, Pritzel làm về huấn luyện trước. Đều từng tham gia nghiên cứu AlphaFold, là đồng nghiệp của John Jumper.

Điểm đến, cũng là Anthropic.

Google, rốt cuộc anh bị làm sao vậy??

Một cách nói là, Anthropic và OpenAI hai nhà này quá có "sức hút" tiền rồi, đều đang chuẩn bị lên sàn.

Với một nhà nghiên cứu đỉnh cao, gói cổ phần Pre-IPO, có thể hấp dẫn hơn bất kỳ phương án lương thưởng nào Google đưa ra.

Tuy nhiên, tiền, rốt cuộc chỉ là lực kéo.

Lực đẩy thì sao?

Manh mối mới nhất là: Google đang dồn toàn lực "vũ trang" cho Đội đặc nhiệm AI Coding(Strike Team) của mình.

Đội đặc nhiệm này mới thành lập khoảng hai tháng trước, đội ngũ khá trọng lượng, không chỉ có CTO DeepMind Koray Kavukcuoglu, thậm chí người sáng lập Sergey Brin cũng đích thân xuống sân.

Brin viết trong bản ghi nhớ nội bộ rất khẩn trương:

Để giành chiến thắng nước rút cuối cùng, chúng ta phải khẩn cấp thu hẹp khoảng cách về Agent, biến Gemini thành lực lượng chính trong Coding.

Giờ đây, nỗi lo lắng của Brin đã được đáp lại——Quyền hạn của Đội đặc nhiệm Coding Google, đón một lần nâng cấp đáng kể.

Theo báo cáo của The Information , Midtraining đã được đưa vào phạm vi nghiên cứu của đội đặc nhiệm này, chứ không chỉ tập trung vào tối ưu hóa kỹ thuật ở tầng Agent.

Có nghĩa là gì?

Dịch một chút, Google đang lấy "Coding" làm chỉ số ưu tiên cao nhất, tái cấu trúc cách huấn luyện Gemini.

Mà hướng đi này, chắc chắn khác xa so với lộ trình mô hình thế giới AGI trong tưởng tượng ban đầu của Hassabis và nhiều nhà nghiên cứu DeepMind——

Đại tương kính đình.

Từ hai nhân vật gần gũi với DeepMind, QuantumBit thăm dò được, nội bộ thực sự đã xảy ra xung đột:

1、Tiến triển mô hình thế giới không thuận lợi lắm, có thể tạm thời không định làm nữa.

2、Gemini có rất nhiều việc phải làm, lãnh đạo kỹ thuật cần tập trung, đội ngũ cũng cần điều chỉnh.

Kết hợp thêm với các manh mối đã công khai, chân tướng, có lẽ lại rõ ràng hơn một chút.

Anthropic dựa vào cảnh lập trình đảo thiên cương, OpenAI phát sau cũng ăn được cổ tức...... Giá trị thương mại của tuyến lộ trình Coding, đã được kiểm chứng lặp đi lặp lại.

Ngược lại, mô hình thế giới trong tường thuật của DeepMind, mãi không thấy hồi báo thương mại, mà bản thân tiến triển kỹ thuật, cũng gặp nút thắt.

Hai tuyến giao hội, quyết sách rất đơn giản——

Coding là vua, điều chỉnh phân bổ sức mạnh tính toán, ưu tiên đáp ứng mọi nhu cầu của Strike Team.

Mà điều này, lại trùng hợp với nguyên nhân nghỉ việc mới được tiết lộ nhất của tác giả Transformer Noam Shazeer, hình thành sự hô ứng:

Hạn mức sức mạnh tính toán của tôi bị phân bổ cho một đội ngũ khác.

Ồ, kịch tình này, hình như đã gặp ở đâu rồi??

Tham khảo liên kết:

[1]https://www.axios.com/2026/06/25/meta-hires-virtue-ai-founders-security

[2]https://www.theinformation.com/articles/google-revamps-new-ai-coding-strike-team-amid-struggle-catch-anthropic?rc=ji9vez

[3]https://dawnsong.io/

Bài viết này đến từ tài khoản công chúng WeChat "QuantumBit", tác giả: Jay

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QDenny Zhou (Châu Đăng Dũng) là ai và tại sao việc ông rời Google sang Meta lại đáng chú ý?

ADenny Zhou (Châu Đăng Dũng) là một nhà khoa học nghiên cứu nổi tiếng, được mệnh danh là 'vua suy luận' tại DeepMind của Google. Ông đã có những đóng góp lớn cho các công trình nền tảng về LLM như CoT, Self-Consistency. Việc ông âm thầm chuyển sang Meta làm việc đáng chú ý vì ông là một nhân tài hiếm có và sự ra đi này phản ánh làn sóng nhân sự cấp cao rời Google, cho thấy những bất ổn tiềm ẩn bên trong công ty.

QCó những nhân vật nổi tiếng nào khác đã rời Google gần đây?

AGần đây, một loạt nhân tài AI cấp cao đã rời Google, bao gồm: Noam Shazeer (đồng tác giả Transformer) gia nhập OpenAI; John Jumper (người đoạt giải Nobel, trưởng nhóm AlphaFold) chuyển đến Anthropic; cùng với Jonas Adler và Alexander Pritzel, những người đóng góp cốt lõi cho Gemini, cũng chuyển sang Anthropic.

QNguyên nhân sâu xa nào được bài báo đề cập dẫn đến làn sóng nhân sự rời Google?

ABài báo chỉ ra hai nguyên nhân chính. 'Lực kéo' là gói cổ phần hấp dẫn từ các công ty như OpenAI và Anthropic đang chuẩn bị lên sàn. 'Lực đẩy' quan trọng hơn là sự thay đổi chiến lược nội bộ tại Google, nơi đội 'Strike Team' tập trung vào AI lập trình (Coding) được ưu tiên cấp tính về tài nguyên và hướng đi, có thể làm lu mờ con đường nghiên cứu 'mô hình thế giới' (world model) vốn là tầm nhìn ban đầu của DeepMind, khiến một số nhà nghiên cứu không hài lòng.

QMeta đã thu hút được những nhân tài nào ngoài Denny Zhou?

ANgoài Denny Zhou, Meta còn thu hút được Giáo sư Dawn Song (Tống Hiểu Đông) từ UC Berkeley, một chuyên gia hàng đầu về an ninh mạng và AI đáng tin cậy, được mệnh danh là 'mẹ đỡ đầu an ninh'. Bà cùng toàn bộ đội ngũ sáng lập của công ty khởi nghiệp Virtue AI đã gia nhập Meta với tư cách Phó chủ tịch nghiên cứu AI tại MSL.

QĐội 'Strike Team' (Đội đặc nhiệm) về Coding của Google là gì và tại sao nó lại quan trọng?

AĐội 'Strike Team' về Coding của Google là một nhóm đặc nhiệm mới được thành lập khoảng hai tháng trước, với sự tham gia của những nhân vật cấp cao như nhà đồng sáng lập Sergey Brin và CTO của DeepMind. Nhiệm vụ của họ là khẩn cấp thu hẹp khoảng cách về AI Agent và biến Gemini thành công cụ mạnh về lập trình. Tầm quan trọng của đội này ngày càng tăng khi nó được ưu tiên phân bổ tài nguyên, phản ánh sự chuyển hướng chiến lược của Google sang tập trung vào lĩnh vực Coding - nơi đã chứng minh được giá trị thương mại rõ ràng.

Nội dung Liên quan

MSTR Vượt Dưới Mốc 100 Đô La Trong Khi Cổ Phiếu Ưu Đãi STRC Giao Dịch Thấp Hơn Nhiều So Với Mệnh Giá

MSTR (MicroStrategy) đã giảm xuống dưới mức 100 USD lần đầu tiên kể từ tháng 3/2024, đồng thời cổ phiếu ưu đãi STRC của công ty cũng được báo cáo là giao dịch ở mức thấp hơn đáng kể so với mệnh giá 100 USD. Điều này làm dấy lên cuộc tranh luận về tính bền vững của mô hình kho bạc Bitcoin của MicroStrategy trong điều kiện thị trường suy yếu. Là một công cụ đầu tư Bitcoin có đòn bẩy, sức khỏe của cổ phiếu phổ thông và chứng khoán ưu đãi rất quan trọng đối với khả năng gây vốn và tích lũy thêm Bitcoin của MicroStrategy. Việc cổ phiếu ưu đãi giao dịch sâu dưới mệnh giá có thể làm giảm tính hấp dẫn của việc phát hành thêm, từ đó hạn chế một kênh tài trợ quan trọng. Áp lực này chủ yếu liên quan đến mặt tâm lý và câu chuyện thị trường hơn là các rủi ro cơ học ngay lập tức. Mặc dù không buộc công ty phải bán Bitcoin, nó có thể làm giảm khả năng linh hoạt và hiệu quả của các đợt huy động vốn trong tương lai. Các nhà giao dịch hiện đang theo dõi chặt chẽ cả giá Bitcoin và hiệu suất của các chứng khoán MicroStrategy để đánh giá liệu mô hình kho bạc Bitcoin doanh nghiệp có thể duy trì đà tích lũy hay không.

bitcoinist24 phút trước

MSTR Vượt Dưới Mốc 100 Đô La Trong Khi Cổ Phiếu Ưu Đãi STRC Giao Dịch Thấp Hơn Nhiều So Với Mệnh Giá

bitcoinist24 phút trước

Chip tiến trình 0.7nm ra mắt, định luật Moore lại sống

Định luật Moore đã có hy vọng? IBM vừa giới thiệu tiến trình chip 0.7 nm đầu tiên trên thế giới, tích hợp gần 100 tỷ bóng bán dẫn trên một chip nhỏ bằng móng tay, mật độ gấp đôi chip 2 nm. Trước đây, tiến trình tiên tiến nhất của TSMC là 2nm và đã khó tiến xa hơn trong nhiều năm. CEO Jensen Huang của NVIDIA nhiều lần tuyên bố Định luật Moore đã chết, nhưng giờ đây đã có bước ngoặt. 0.7 nm (7 angstrom) đánh dấu lần đầu tiên bóng bán dẫn nhân tạo vượt qua ngưỡng 1 nm, tiến gần đến kích thước nguyên tử đơn lẻ (0.1-0.5 nm). So với tiến trình 2 nm, nó có thể cải thiện hiệu suất 50% hoặc tiết kiệm năng lượng 75%, tùy chọn. Đột phá nhờ kiến trúc "NanoStack" của IBM, thiết kế bóng bán dẫn xếp chồng theo chiều dọc ba chiều đầu tiên trong ngành dựa trên tấm nano. Nó lấy hai phiến wafer chứa bóng bán dẫn tấm nano, lật ngược một tấm và xếp chồng lên tấm kia, tạo thành cấu trúc 3D kết nối dọc. IBM đã xác nhận kỹ thuật này khả thi và trình diễn hiệu suất trên SRAM, giảm 40% diện tích, rất quan trọng cho chip AI. Phó chủ tịch IBM Huiming Bu nhấn mạnh nhu cầu về hiệu suất cao nhưng tiết kiệm chi phí điện, phù hợp với thách thức cơ sở hạ tầng năng lượng cho các trung tâm dữ liệu AI. Mặc dù IBM không tự sản xuất chip mà chuyển giao công nghệ, họ dự kiến công nghệ NanoStack có thể sản xuất hàng loạt trong vòng 5 năm tới và kéo dài quá trình thu nhỏ chip ít nhất một thập kỷ nữa.

marsbit1 giờ trước

Chip tiến trình 0.7nm ra mắt, định luật Moore lại sống

marsbit1 giờ trước

Những người tạo ra ChatGPT, đã không còn dùng ChatGPT để làm việc nữa

Những người tạo ra ChatGPT tại OpenAI đã chuyển sang sử dụng Codex, một tác nhân AI (AI Agent), làm công cụ chính thay vì ChatGPT. Trong vòng chưa đầy một năm, Codex hiện chiếm 99,8% tổng lượng token đầu ra hàng tuần của công ty, tăng mạnh từ mức dưới 10% cách đây 10 tháng. Sự thay đổi bắt đầu từ khoảng tháng 9 năm ngoái khi Codex được nâng cấp và bổ sung khả năng. Nhân viên nhận thấy việc giao toàn bộ nhiệm vụ phức tạp cho Codex tự động xử lý hiệu quả hơn là tương tác hỏi-đáp qua hộp chat. Hiện nay, mỗi phòng ban từ pháp lý, tài chính đến tuyển dụng đều coi Codex là công cụ AI số một. Tác nhân AI này không chỉ xử lý các câu hỏi ngắn mà có thể tự động thực thi các nhiệm vụ dài từ vài phút đến vài giờ, tự điều chỉnh công cụ và lặp lại cho đến khi hoàn thành. Gần 1/4 yêu cầu Codex tương đương với công việc con người cần hơn một giờ để làm. Ban đầu, các kỹ sư là nhóm áp dụng nhiều nhất, nhưng sau đó xu hướng lan nhanh sang các bộ phận không liên quan đến lập trình. Đến tháng 4/2026, các phòng ban như pháp lý, tài chính cũng sử dụng Codex làm công cụ chính, với hơn 85% token đầu ra của mỗi nhân viên đến từ đây. Đáng chú ý, người dùng cá nhân và tổ chức không phải nhà phát triển đang tăng trưởng nhanh hơn nhiều so với nhà phát triển. Họ sử dụng Codex cho các tác vụ đa dạng: xử lý hàng chục ngàn trang biểu mẫu thuế, tự động hóa quy trình phê duyệt, và thậm chí cả lập trình. Hơn 25% công việc của nhân viên tài chính trên Codex là lập trình, cho thấy ranh giới công việc đang mờ dần. Codex đã phát triển từ một công cụ hỗ trợ viết code thành một tác nhân quy trình làm việc tổng hợp, có thể tự động xử lý toàn bộ chuỗi nhiệm vụ. Người dùng nặng nhất có thể chạy các tác nhân song song với tổng thời lượng công việc lên tới hơn 60 giờ trong một ngày. Được xây dựng trên nền tảng GPT-5.5, Codex không chỉ xử lý tác vụ hiệu quả hơn mà còn được dùng để tối ưu hóa chính hệ thống của OpenAI, tăng tốc độ xử lý token lên hơn 20%. Báo cáo này cho thấy một sự chuyển đổi trong cách làm việc: từ tương tác hỏi-đáp sang ủy thác toàn bộ nhiệm vụ phức tạp cho AI tự thực thi. Trong tương lai, lợi thế cạnh tranh có thể nằm ở việc cá nhân và tổ chức dám giao phó công việc ở quy mô lớn đến đâu cho các tác nhân AI.

marsbit1 giờ trước

Những người tạo ra ChatGPT, đã không còn dùng ChatGPT để làm việc nữa

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 888Xuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Sonic (S) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 1.6kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua S

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片