Mô hình Grok mới nhất được "ăn thêm" dữ liệu Cursor, Elon Musk: Khả năng Coding được cải thiện đáng kể

marsbitXuất bản vào 2026-05-26Cập nhật gần nhất vào 2026-05-26

Tóm tắt

Elon Musk thông báo mô hình cơ sở mới của xAI, Grok V9-Medium (1.5T), đã hoàn thành huấn luyện và dự kiến ra mắt sau 2-3 tuần. Mô hình này được nhấn mạnh về khả năng lập trình với quy mô tham số gấp ba lần thế hệ trước. Đặc biệt, nó được bổ sung huấn luyện bằng lượng lớn dữ liệu từ Cursor - công cụ lập trình AI mà xAI đã mua lại với giá 600 tỷ USD, nhằm nâng cao hiểu biết thực tế về quy trình phát triển phần mềm. Song song, xAI cũng đang thử nghiệm beta công cụ đại lý lập trình AI riêng có tên Grok Build. Công cụ này hoạt động như một CLI, hỗ trợ lập kế hoạch, xử lý tác vụ song song với nhiều tiểu đại lý, và có thể tích hợp qua nhiều giao thức. Động thái này cho thấy chiến lược của Musk trong việc nhanh chóng tận dụng tài nguyên và chuyên môn từ Cursor để tăng cường năng lực coding cho Grok, cạnh tranh trực tiếp trong thị trường công cụ phát triển phần mềm AI.

Tôi để các sản phẩm Code của các anh cứ cạnh tranh gay gắt thế này, chẳng lẽ lại bắt tôi - lão Mã - phải ra tay thêm lần nữa!

Elon Musk đã đăng bài trên X tiết lộ, mô hình cơ sở Grok V9-Medium (1.5T) của xAI đã hoàn tất quá trình huấn luyện.

Dự kiến sau khoảng 2 đến 3 tuần nữa, là có thể chính thức ra mắt công chúng rồi:

Đúng vậy, lần này mô hình mới rõ ràng là nhắm thẳng vào việc tăng cường khả năng lập trình một cách quyết liệt.

Musk đặc biệt nhắc đến, trong quá trình huấn luyện bổ sung của V9-Medium, đã bổ sung một lượng lớn dữ liệu Cursor, và sẽ tiếp tục thêm vào sau này.

Điều này có ý nghĩa gì —

(Ước đoán là muốn nói về khả năng lập trình, đừng chỉ nhìn sang hai nhà hàng xóm kia, hãy nhìn sang nhà tôi nhiều hơn nữa đi～)

Mô hình mới đang được làm nóng một hồi, thì sản phẩm lập trình của riêng hãng cũng không hề rảnh rỗi.

Công cụ đại lý lập trình AI mới được xAI phát hành, Grok Build, hiện cũng đã bước vào giai đoạn thử nghiệm Beta sớm, một số người dùng đã có thể dùng rồi～

Emm…

Mới có hơn một tháng kể từ khi mua lại Cursor, bên Grok đã bắt đầu được "ăn thêm" rồi.

Một mặt dùng dữ liệu Cursor để "nuôi" mô hình mới, một mặt đẩy mạnh đại lý lập trình AI của riêng mình.

Dù sao đi nữa, lão Mã về Code, tuy có chậm nhưng rồi cũng đến!

Mô hình Grok mới đã huấn luyện xong!

Suy cho cùng, coding thứ này cạnh tranh cũng gay gắt quá...

Nhìn theo dòng thời gian, kể từ khi dòng Grok 4 dựa trên mô hình cơ sở v8-small được phát hành đến nay, đã sắp được một năm rồi.

Thực ra ở thế hệ mô hình trước, khả năng lập trình cũng đã có một số cải thiện, nhưng không đỡ nổi mấy nhà hàng xóm lặp lại nhanh quá!

Vì vậy, lần này xAI không chọn cách tiến từng bước nhỏ mà chạy nhanh, mà tích trữ một chiêu lớn～

Mô hình cơ sở mới lần này của Grok, V9-Medium (1.5T), nhắm thẳng vào khả năng lập trình và thị trường nhà phát triển.

Ngay cả bản thân Musk cũng không kìm được lòng mà nói: Khả năng lập trình mạnh hơn nhiều rồi. (doge)

Về tham số, quy mô tham số của V9-Medium đã đạt trực tiếp tới 1.5T.

Cần biết rằng, hiện tại toàn bộ lưu lượng sản xuất mà Grok đang chịu tải đều do mô hình v8-small 0.5T đảm nhận, cũng chỉ có kích thước 0.5T.

Vì vậy tính ra, chỉ tăng lên trực tiếp cấp độ tiếp theo với tham số gấp ba lần sao???

Việc quy mô tham số được nâng cao đáng kể, dĩ nhiên cũng có nghĩa là khả năng suy luận sâu và dự trữ kiến thức của mô hình dự kiến sẽ có tiến bộ không nhỏ.

Dung lượng mô hình lớn hơn, thường có thể giúp nó hiểu rõ ngữ cảnh phức tạp hơn, suy nghĩ theo chuỗi dài hơn, cũng như xử lý các tác vụ phát triển thực tế đầy thách thức hơn～

Tuy nhiên!

Điều đáng xem nhất của mô hình mới này, không nằm ở tham số, mà ở bản lĩnh lập trình —

Lão Mã đặc biệt nói: xAI đã đặc biệt thêm vào một lượng lớn "dữ liệu Cursor" trong quá trình huấn luyện V9-Medium (1.5T).

Mọi người cần biết, dữ liệu của Cursor không phải là kho mã thông thường, mà là luồng công việc thực tế của hàng triệu nhà phát triển.

Dữ liệu Cursor thực ra có khả năng cho mô hình biết nhiều hơn, trong dự án thực tế, nhà phát triển đã mô tả nhu cầu, định vị vấn đề, để AI đọc ngữ cảnh, sửa đổi tệp, sửa lỗi báo cáo, rồi tiếp tục đặt câu hỏi như thế nào.

Cũng coi như là bổ sung một đợt mạnh mẽ "cảm giác kỹ thuật thực tế" cho Grok......

Về việc khi nào mô hình sẽ được phát hành?

Cách nói chính thức là, hiện tại huấn luyện cơ bản của V9-Medium đã hoàn tất toàn bộ.

Công việc tinh chỉnh đang được tiến hành khẩn trương, giai đoạn học tăng cường cũng sẽ được khởi động sau vài ngày nữa.

Theo kế hoạch của xAI, sau 2 đến 3 tuần nữa, mô hình mới này sẽ có thể chính thức phát hành ra công chúng.

Ngoài ra, điều đáng chú ý là —

Trong khi quảng bá cho mô hình mới của mình, ông Musk còn không quên để lại một quả trứng phục sinh trong phần bình luận:

Cuối năm nay mô hình 0.5T sẽ được mã nguồn mở nhé, cũng rất thiết thực đấy!

(Mọi người có thể mong đợi một chút～)

Công cụ lập trình AI Grok Build cũng bắt đầu được thử nghiệm

Ngoài mô hình mới ra, sản phẩm công cụ lập trình AI mới của riêng xAI cũng có tiến triển mới.

Hiện tại, công cụ đại lý lập trình AI Grok Build này đã bước vào giai đoạn thử nghiệm Beta sớm.

Giới thiệu một chút cho mọi người, Grok Build là công cụ đại lý lập trình và CLI của riêng xAI.

Về hình thái, thực ra nó gần giống hơn với các sản phẩm lập trình đầu cuối như Claude Code, Codex CLI.

Nhà phát triển có thể gọi nó lên trong thư mục dự án cục bộ, để AI trực tiếp đọc dự án, hiểu ngữ cảnh, lập kế hoạch thay đổi, sửa đổi tệp mã, v.v.

Nhìn từ video trình diễn chính thức, lần này Grok Build chủ yếu tập trung vào khả năng mang đậm hương vị AI Coding:

Chế độ lập kế hoạch: Sau khi người dùng nhập nhu cầu, Grok Build sẽ không trực tiếp động tay ngay, mà trước tiên lập kế hoạch thực hiện chi tiết, để người dùng xác nhận rồi mới thực hiện.

Nhiều đại lý phụ làm việc song song: Đối với các tác vụ lớn, phức tạp, Grok Build sẽ phân phối công việc cho các Subagents chạy song song.

Tích hợp Skills, Marketplace, MCPs: Chúng ta có thể dễ dàng mở rộng khả năng của Grok Build, gọi các công cụ và plugin có sẵn.

Các khả năng được đề cập khác: Hỗ trợ tạo hình ảnh và video, xây dựng luồng công việc tự động, v.v.

Về cách sử dụng cụ thể, tài liệu chính thức của xAI cũng đưa ra ba lối vào —

Một là TUI tương tác.

Tức là mở một giao diện tương tác toàn màn hình trong terminal, nhà phát triển có thể trực tiếp đối thoại qua lại với Grok Build, xem kế hoạch, thực hiện tác vụ.

Một là chế độ headless.

Phù hợp hơn để nhét vào kịch bản, robot hoặc quy trình tự động, để nó chạy tác vụ theo lệnh ở chế độ nền.

Còn một cách là thông qua Agent Client Protocol kết nối với ứng dụng khác.

Biến Grok Build thành đại lý lập trình có thể được các công cụ bên ngoài gọi.

(Nhiều cách, không lo lựa chọn～)

Một mặt, xAI đang dùng dữ liệu Cursor để bổ sung khả năng mã hóa cho thế hệ mô hình cơ sở mới.

Mặt khác, lại đẩy mạnh đại lý lập trình như Grok Build ra, trực tiếp cắt vào chiến trường công cụ AI Code.

Có thể thấy, lần này Musk không định chỉ cạnh tranh Grok trong khung chat nữa. (doge)

Sau khi mua lại Cursor, Elon Musk chạy đua tận dụng làn sóng Coding

Lão Mã lần này vừa dùng dữ liệu Cursor nuôi mô hình mới, vừa để Grok Build bắt đầu thử nghiệm.

Thực ra cũng không quá đột ngột.

Xét cho cùng, từ vài tháng trước, trong khi xAI cắt giảm nhân sự và điều chỉnh nội bộ, đã bắt đầu tiếp xúc và thu hút nhiều nhân tài cũng như kinh nghiệm của Cursor rồi —

Hai người phụ trách kỹ thuật cốt lõi của Cursor, từng giúp Cursor từ 0 đạt định giá hàng chục tỷ đô la Andrew Milich và Jason Ginsberg.

Lần lượt gia nhập xAI, báo cáo trực tiếp với Elon Musk, nhiệm vụ cốt lõi là tái cấu trúc khả năng mã hóa của Grok từ tầng đáy.

Rồi đến tháng trước.

Musk không chơi chiêu cạy góc nhân tài nữa, mà trực tiếp nhắm vào chính công ty Cursor.

Với giá 600 tỷ đô la mua lại Cursor, cần biết con số này gấp hơn hai lần định giá của Cursor vào tháng 11 năm ngoái…

Vì vậy nhìn lại, chỉ trong vòng một tháng ngắn ngủi, đợt "nhập hàng" Cursor của lão Mã này, đã bắt đầu có hiệu quả trên thân Grok rồi:

Cách đây nửa tháng mới chỉ ló đầu Grok Build, giờ đã bắt đầu đưa vào thử nghiệm rộng rãi trong tay nhà phát triển rồi.

Còn bên V9-Medium, cũng được Musk đích thân chỉ tên, trong huấn luyện bổ sung đã thêm vào lượng lớn dữ liệu Cursor, và sẽ tiếp tục thêm sau này.

Không chỉ vậy, trong khoảng thời gian đó, Musk còn tiết lộ, mô hình Grok mới đang được huấn luyện bình thường trên cụm Colossus 2.

Nhiều động thái như vậy, nhiều ý vị code như vậy.

Vì vậy chúng ta nhìn lại câu "more to come" trong V9-Medium, giờ trông cũng khá đáng suy ngẫm.

Dịch ra tôi đoán là —

Cursor mỗi ngày tiếp khách thêm một ngày, thì Grok mỗi ngày được ăn thêm một bữa.

Tiếp theo, hãy xem lão Mã dẫn Grok chính thức xuống chiến trường đánh Code như thế nào, mong đợi một chút～

Tài liệu tham khảo:

[1]https://openrouter.ai/x-ai/grok-build-0.1?utm

[2]https://x.com/elonmusk/status/2058787384364265734

[3]https://x.com/JasonBud/status/2058974659648123084

[4]https://x.com/xai/status/2058973760708091907

Bài viết này đến từ tài khoản công chúng WeChat "Qubit", tác giả: Mộng Dao

Câu hỏi Liên quan

QMô hình mới nhất của Grok có tên là gì và nó có những cải tiến nào?

AMô hình mới nhất của Grok được tiết lộ là V9-Medium (1.5T). Nó có sự cải thiện đáng kể về khả năng lập trình (coding) nhờ được bổ sung một lượng lớn dữ liệu từ Cursor trong quá trình huấn luyện bổ sung, với quy mô tham số lên tới 1.5T.

QKhi nào Grok V9-Medium dự kiến được phát hành chính thức?

ATheo Elon Musk, mô hình V9-Medium đã hoàn thành huấn luyện cơ bản. Công tác tinh chỉnh và học tăng cường đang được tiến hành. Mô hình dự kiến sẽ chính thức ra mắt công chúng sau khoảng 2 đến 3 tuần nữa.

QGrok Build là gì và nó đang ở giai đoạn nào?

AGrok Build là công cụ đại lý lập trình AI của riêng xAI, hoạt động dưới dạng công cụ CLI dành cho nhà phát triển. Hiện tại, nó đã bước vào giai đoạn thử nghiệm Beta sớm và một số người dùng đã có thể sử dụng.

QĐộng thái nào của Elon Musk cho thấy ông đang tập trung mạnh vào lĩnh vực lập trình AI?

AElon Musk đã thực hiện một loạt động thái thể hiện sự tập trung vào lĩnh vực này: thu hút nhân tài chủ chốt từ Cursor, sau đó mua lại công ty Cursor với giá cao, sử dụng dữ liệu của Cursor để huấn luyện mô hình V9-Medium, và đồng thời phát triển và thử nghiệm công cụ lập trình AI riêng là Grok Build.

QTầm quan trọng của dữ liệu Cursor đối với mô hình Grok mới là gì?

ADữ liệu từ Cursor rất quan trọng vì nó không chỉ là mã nguồn thông thường mà còn là luồng công việc thực tế của hàng triệu nhà phát triển. Nó giúp mô hình Grok hiểu cách các nhà phát triển mô tả yêu cầu, định vị vấn đề, đọc ngữ cảnh, sửa lỗi trong các dự án thực tế, từ đó nâng cao 'cảm giác kỹ thuật thực tế' của mô hình.

Nội dung Liên quan

Ba năm sau: Nhìn lại nhận định của tôi về ChatGPT vào năm 2023

**Tóm tắt tiếng Việt:** Năm 2026, tác giả Vương Kiến Thạc nhìn lại 20 dự đoán của mình về ChatGPT từ năm 2023, sử dụng AI (41 agent Opus 4.8) để đối chiếu với dữ liệu thực tế. **Kết quả chính:** Phần lớn các dự đoán về **cơ chế và xu hướng** là đúng: * **Đúng:** Kiến trúc RAG + tìm kiếm trở thành chuẩn để giảm ảo giác. LUI (Giao diện ngôn ngữ tự nhiên) tạo ra một "lục địa mới" cho tương tác máy tính. Mạng lưới agent với giao thức kết nối mới đang hình thành. Trung Quốc thu hẹp khoảng cách về mô hình lớn có thể sử dụng. ChatGPT không có ý thức, vượt qua bài kiểm tra Turing nhờ biểu diễn. Nó là bước tiến lớn nhưng chưa phải AGI, chưa gây ra làn sóng thất nghiệp hàng loạt. * **Sai/Sai một phần:** Dự đoán cụ thể **GPT-4 có 100 nghìn tỷ tham số** là sai hoàn toàn (thực tế ~1.8 nghìn tỷ). Nhận định **LLM không thể tự học toán** bị bác bỏ khi các mô hình giành huy chương IMO. **Giá trị sẽ thuộc về lớp ứng dụng** bị chứng minh ngược lại khi lợi nhuận khổng lồ thuộc về lớp nền tảng tính toán (như NVIDIA). **AI có thể né tránh vấn đề bản quyền** là sai, với các vụ kiện và khoản bồi thường lớn. Dự đoán **chi phí đào tạo mô hình lớn chỉ 5-10 tỷ USD** là quá thấp so với thực tế. **Bài học rút ra:** 1. **Dự đoán xu hướng và cơ chế đáng tin cậy hơn nhiều so với các con số cụ thể hay mức độ tuyệt đối.** 2. **Có xu hướng đánh giá quá cao tốc độ thay đổi trong ngắn hạn, nhưng lại đánh giá thấp mức độ thay đổi trong dài hạn.** 3. **Sai lầm tinh vi thường nằm ở "sự phân bố":** tổng thể đúng nhưng tác động không đồng đều (ví dụ: việc làm). 4. **Những phát biểu có giới hạn, thận trọng thường đứng vững theo thời gian.** 5. **Ba năm là chưa đủ để kết luận cho một số vấn đề sâu xa** (như ý thức máy móc, sự xuất hiện năng lực). Bài viết kết luận rằng việc nhìn đúng hướng đi lớn không quá khó, nhưng thừa nhận những sai lầm trong ước tính chi tiết, tốc độ và phân bố mới là điều đáng ghi nhớ cho những dự đoán trong tương lai.

marsbit3 giờ trước

Ba năm sau: Nhìn lại nhận định của tôi về ChatGPT vào năm 2023

marsbit3 giờ trước

Ba năm sau: Nhìn lại những dự đoán của tôi về ChatGPT năm 2023

**Tóm tắt: Nhìn lại 20 dự đoán về ChatGPT năm 2023 sau 3 năm** Vào tháng 3/2023, khi ChatGPT mới xuất hiện và GPT-4 chưa ra mắt, tác giả Vương Kiến Thạc đã đưa ra 20 nhận định về tương lai của AI. Giờ đây, vào cuối tháng 5/2026, một hệ thống AI gồm 41 agent đã được sử dụng để kiểm chứng lại từng dự đoán đó dựa trên dữ liệu thực tế. **Kết quả kiểm chứng (Tính đến 5/2026):** * **Đúng/Bản chất đúng (✅/🟢):** 13/20 dự đoán. * **Một phần đúng (🟡):** 6/20 dự đoán. * **Sai (❌):** 1/20 dự đoán. **Những điểm dự đoán chính xác nổi bật:** 1. **Kiến trúc RAG & Tìm kiếm:** Dự đoán việc bổ sung kiến thức thông qua cơ chế truy xuất bên ngoài (như vector search) thay vì chỉ fine-tune model đã trở thành tiêu chuẩn. 2. **Giao diện ngôn ngữ tự nhiên (LUI):** Nhận định ChatGPT mở ra kỷ nguyên LUI, tạo ra một hệ sinh thái rộng lớn hơn cả việc phát triển model cơ bản, đã được chứng minh. 3. **Mô hình lớn Trung Quốc:** Dự báo khoảng cách về khả năng giữa các mô hình Trung Quốc và đỉnh cao thế giới sẽ thu hẹp nhanh chóng trong khoảng 3 năm đã thành hiện thực. 4. **Ý thức và Kiểm tra Turing:** Quan điểm cho rằng ChatGPT không có ý thức và bài kiểm tra Turing chỉ đánh giá biểu hiện bề ngoài vẫn vững vàng. **Những điểm dự đoán chưa chính xác hoặc sai lệch:** 1. **Tham số GPT-4 (❌):** Thông tin GPT-4 có 100 nghìn tỷ tham số là hoàn toàn sai. 2. **Khả năng toán học của LLM:** Mặc dù đúng khi cho rằng cần công cụ bổ trợ, nhưng khẳng định LLM "không thể" tự học toán thuần túy đã bị bác bỏ khi các model năm 2025 giành huy chương IMO. 3. **Nơi nắm giữ giá trị:** Dự đoán giá trị sẽ thuộc về tầng ứng dụng, còn các công ty làm model cơ bản có thể không sinh lời, đã không tính đến sự thống trị và lợi nhuận khổng lồ của NVIDIA ở tầng phần cứng tính toán. 4. **Bản quyền:** Nhận định AI có thể "né tránh" vi phạm bản quyền là sai, khi thực tế đã có những vụ kiện và dàn xếp bồi thường lớn nhất lịch sử liên quan đến dữ liệu huấn luyện. **Bài học rút ra sau 3 năm:** * **Dự đoán xu hướng và cơ chế đáng tin cậy hơn nhiều so với các con số cụ thể.** * Xu hướng chung: **Đánh giá quá lạc quan về tốc độ, nhưng lại đánh giá thấp mức độ phát triển** về lâu dài. * Sai lầm tinh vi thường nằm ở **sự phân bổ** (ví dụ: tác động việc làm lên nhóm người lao động trẻ), chứ không phải tổng thể. * **Những nhận định có giới hạn, điều kiện đi kèm thường chính xác hơn** những phát biểu tuyệt đối. * Một số câu hỏi lớn vẫn chưa có câu trả lời cuối cùng sau 3 năm. Bản tổng kết này không chỉ chấm điểm cho quá khứ, mà còn đặt ra những quy tắc cho việc dự đoán trong tương lai.

链捕手6 giờ trước

Ba năm sau: Nhìn lại những dự đoán của tôi về ChatGPT năm 2023

链捕手6 giờ trước

Cảnh báo bong bóng AI: Đầu tư vào AI mang lại lợi nhuận âm cho hầu hết các gã khổng lồ công nghệ

Bài viết cảnh báo về bong bóng đầu tư AI khi phân tích chỉ ra rằng hầu hết các gã khổng lồ công nghệ như Microsoft, Alphabet, Meta, Oracle (trừ Amazon) có thể nhận tỷ suất lợi nhuận âm từ các khoản đầu tư hàng nghìn tỷ USD vào trung tâm dữ liệu AI. Dựa trên kỳ vọng của nhà phân tích về doanh thu và chi tiêu vốn giai đoạn 2025-2030, tốc độ tăng đầu tư (~20%/năm) vượt xa tốc độ tăng doanh thu dự kiến (~15%/năm). Tác giả nhấn mạnh, đầu tư công nghệ hiện giải thích 93% tăng trưởng GDP Mỹ. Nếu các công ty cắt giảm chi tiêu, không chỉ chuỗi cung ứng (Nvidia, TSMC, ASML) bị ảnh hưởng mà nền kinh tế Mỹ có thể suy thoái, kéo theo thị trường chứng khoán lao dốc. Các IPO của OpenAI, Anthropic được xem như cách chuyển giao rủi ro từ nhà đầu tư ban đầu sang các nhà đầu tư tổ chức và cá nhân. Dù cơn sốt có thể kéo dài đến 2026 nhờ IPO, nhưng thực tế toán học khắc nghiệt (cần thêm 2-5 nghìn tỷ USD doanh thu để đạt lợi nhuận 10%) khiến việc điều chỉnh là không tránh khỏi vào 2027-2028, tương tự bong bóng dot-com những năm 2000. Câu hỏi then chốt: ai sẽ trả giá cho cuộc chạy đua cơ sở hạ tầng đắt đỏ này?

marsbit7 giờ trước

Cảnh báo bong bóng AI: Đầu tư vào AI mang lại lợi nhuận âm cho hầu hết các gã khổng lồ công nghệ

marsbit7 giờ trước

Từ Token đến Lao động Máy móc: AI đang chuyển từ Công cụ thành 'Người lao động'

Từ công cụ thành "công nhân": AI đang trở thành lực lượng lao động máy móc Bài viết phân tích sự chuyển dịch trong thị trường AI: từ việc bán token hay giờ GPU đơn thuần, sang một thị trường "lao động máy móc" mới, nơi chính công việc được hoàn thành bởi phần mềm trở thành đối tượng được định giá và giao dịch. Tác giả dự đoán cơ chế định giá AI sẽ phát triển qua bốn giai đoạn: token thô -> thị trường năng lực LLM tiêu chuẩn hóa -> thị trường lao động theo ngành -> thị trường kết quả có thể lập trình. Trong tương lai, doanh nghiệp có thể không còn quan tâm công việc do model hay GPU cụ thể nào thực hiện, mà chỉ quan tâm liệu nó có được giao đúng tiêu chuẩn về độ trễ, độ chính xác, độ tin cậy và chi phí hay không. Điều này cũng làm thay đổi vai trò của con người, chuyển sang giám sát, chịu trách nhiệm, quản lý ngữ cảnh và đưa ra phán quyết cuối cùng - những yếu tố có thể trở nên có giá trị hơn. Bài viết nhấn mạnh AI không chỉ đơn thuần thay thế lao động mà mở rộng thị trường tổng thể. Khi chi phí công việc giảm, nhu cầu có thể tăng lên, tạo ra những loại hình công việc và dịch vụ mới khả thi về mặt kinh tế. Thị trường lao động máy móc sẽ bắt đầu từ những công việc có thể được xác định rõ ràng và đo lường được, hướng tới việc biến lao động máy móc thành một yếu tố sản xuất mới có thể được thu mua, thanh toán và giao dịch.

marsbit7 giờ trước

Từ Token đến Lao động Máy móc: AI đang chuyển từ Công cụ thành 'Người lao động'

marsbit7 giờ trước

Việc giảm giá 99% của Xiaomi MiMo không phải là chiêu trò marketing! Luo Fuli đăng X để phản bác những kẻ bi quan

Trong bài viết, tác giả phân tích động thái giảm giá API lên tới 99% cho dòng MiMo-V2.5 của Xiaomi và phản bác các ý kiến cho rằng đây chỉ là chiến lược marketing hay "bán lỗ cướp thị trường". Lộ Phúc Lợi, người đứng đầu MiMo, đã công bố một blog kỹ thuật dài 5000 chữ để giải thích cơ sở kỹ thuật của mức giá mới. Bài viết mô tả sáu trụ cột công nghệ chính cho phép mức giảm giá này: 1. **Kiến trúc Hybrid SWA (Sliding Window Attention):** Giảm dung lượng bộ nhớ tạm (KVCache) xuống còn 1/7 so với Full Attention truyền thống. 2. **Quản lý KVCache hai bể riêng biệt:** Tối ưu hóa việc phân bổ bộ nhớ để triệt để tận dụng lợi thế của SWA, tăng gấp 5 lần số lượng người dùng đồng thời. 3. **Hệ thống tiền tố cache được cải tiến:** Đảm bảo an toàn và nâng cao tỷ lệ trúng cache lên tới 93-95%, khiến phần lớn yêu cầu đọc lặp lại hầu như không cần tính toán lại. 4. **Hệ thống lưu trữ phân tán GCache:** Triển khai trực tiếp trên ổ SSD của máy GPU, giảm chi phí lưu trữ xuống gần bằng 0. 5. **Hệ thống điều phối LLM-Router:** Tối ưu định tuyến và lập lịch, ưu tiên các yêu cầu có cache, tăng hiệu suất tổng thể. 6. **Dự đoán đa token (MTP):** Giảm chi phí tạo văn bản (output), hoàn thiện vòng tròn giảm chi phí cho toàn bộ quá trình xử lý. Những cải tiến này, khi kết hợp, tạo ra một chuỗi tối ưu toàn diện làm giảm đáng kể chi phí tính toán và lưu trữ cho mỗi yêu cầu. Bài viết kết luận rằng mức giảm 99% không phải là con số tiếp thị, mà là kết quả có thể chứng minh của một hệ thống kỹ thuật hoàn chỉnh, một phương pháp giảm chi phí đáng để ngành tham khảo.

marsbit9 giờ trước

Việc giảm giá 99% của Xiaomi MiMo không phải là chiêu trò marketing! Luo Fuli đăng X để phản bác những kẻ bi quan

marsbit9 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

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 838Xuất 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 1.5kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2025.03.21

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

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow