Quản lý công ty định giá gần nghìn tỷ đô, nhưng CEO Anthropic chỉ có một cấp dưới trực tiếp

marsbitXuất bản vào 2026-06-12Cập nhật gần nhất vào 2026-06-12

Tóm tắt

Bloomberg phỏng vấn CEO Anthropic Dario Amodei và tiết lộ một chi tiết thú vị: dù lãnh đạo một công ty định giá gần 1 nghìn tỷ USD, ông chỉ có một cấp dưới trực tiếp duy nhất - trợ lý Avital Balwit. Toàn bộ đội ngũ lãnh đạo cấp cao (CFO, CCO...) không báo cáo với ông, mà báo cáo với chị gái ông, Chủ tịch Daniela Amodei, người phụ trách hoạt động hàng ngày và chịu trách nhiệm trước Hội đồng quản trị. Điều này trái ngược với xu hướng "phẳng hóa" và mở rộng phạm vi quản lý trực tiếp của CEO trong ngành công nghệ. Lý do là xuất thân từ nghiên cứu học thuật, Dario tin rằng giá trị lớn nhất của CEO nằm ở những việc "zoom out": định hướng chiến lược, đánh giá nghiên cứu, văn hóa tổ chức và suy nghĩ về tác động của AI. Việc quản lý hàng ngày ("zoom in") sẽ chia nhỏ thời gian, cản trở suy nghĩ chiến lược. Vì vậy, ông giao toàn bộ phần sau cho Daniela. Ông dành khoảng một nửa thời gian để củng cố văn hóa công ty, thông qua các cuộc họp toàn công ty hai tuần một lần, lo ngại rằng sự tăng trưởng nhanh và nhân viên mới từ các tập đoàn công nghệ lớn sẽ làm loãng văn hóa độc đáo của Anthropic. Thời gian còn lại dành cho định hướng nghiên cứu, chiến lược và viết các bài luận công khai. Sự phân công này dựa trên nền tảng bổ sung của hai chị em: Dario thuần túy về nghiên cứu, còn Daniela có kinh nghiệm vận hành và quản lý con người. Giáo sư Harvard Raffaella Sadun giải thích rằng phạm vi quản lý của CEO phản ánh bản chất công việc của tổ chức. Đối với những công ty như Anthropic, liên tục...

Bloomberg đã phỏng vấn CEO Anthropic, Dario Amodei, và khám phá ra một chi tiết rất thú vị: Là CEO của một công ty có định giá gần nghìn tỷ đô, ông chỉ có một cấp dưới trực tiếp duy nhất.

Đó là Trưởng ban tham mưu của ông, Avital Balwit. Tất cả các lãnh đạo cấp cao khác của công ty (CFO, CCO...) không báo cáo với ông, mà báo cáo với chị gái ông, Chủ tịch Daniela Amodei. Daniela chịu trách nhiệm vận hành hàng ngày và báo cáo với Hội đồng quản trị.

Tại sao lại trái thường

Xu hướng chủ đạo hiện nay trong ngành công nghệ là "phẳng hóa", CEO trực tiếp quản lý ngày càng nhiều người. Ông Jensen Huang (Nvidia) quản lý 60 người, không tổ chức bất kỳ cuộc họp 1-1 nào, lý luận là "CEO trực tiếp quản 60 người thì có thể cắt giảm 7 tầng quản lý". Sam Altman quản lý khoảng 6 người.

Dario chỉ quản 1 người, hoàn toàn đi ngược lại.

Ông ấy làm vậy vì sao

Bối cảnh của Dario là một nhà nghiên cứu học thuật (Tiến sĩ Vật lý Sinh học Princeton, trước đây làm nghiên cứu tại Google và OpenAI), không phải một nhà quản lý chuyên nghiệp.

Ông cho rằng giá trị lớn nhất của CEO nằm ở những việc "zoom out": định hướng chiến lược, đánh giá nghiên cứu, văn hóa tổ chức, suy nghĩ về tác động của AI đối với nền văn minh nhân loại. Những việc này cần những khoảng thời gian dài không bị gián đoạn. Trong khi quản lý hàng ngày ("zoom in") sẽ chia nhỏ thời gian, khiến người ta không thể suy nghĩ về những vấn đề lớn. Vì vậy, ông tách biệt triệt để hai việc này, bản thân chỉ làm việc trước, việc sau giao hết cho Daniela.

Lời ông nói nguyên văn là: "Nếu ngày mai có một đống việc chờ xử lý, bạn sẽ rất khó tập trung vào bức tranh tổng thể chiến lược."

Ông ấy dùng thời gian vào đâu

Khoảng một nửa thời gian dành cho việc xây dựng văn hóa. Cụ thể là hai tuần tổ chức một cuộc họp toàn công ty gọi là "Dario Vision Quest", ông tự viết một bản ghi nhớ dài rồi dành một giờ để trình bày.

Điều ông lo lắng nhất là: công ty từ vài trăm người phình to nhanh chóng lên 2500 người, phần lớn nhân viên mới đến từ các công ty công nghệ lớn, nếu không chủ động truyền đạt văn hóa của Anthropic, những người này sẽ mặc định sao chép cách làm của công ty cũ, văn hóa công ty sẽ bị pha loãng.

Thời gian còn lại dành cho định hướng nghiên cứu, chiến lược và viết các bài viết công khai dài. Ông dành nhiều thời gian suy nghĩ xem AI có ý nghĩa gì với nền văn minh nhân loại, và xuất bản thông qua các bài viết công khai dài.

Logic phân công chị em

Đây không phải sự sắp xếp tùy tiện, mà dựa trên sự bổ sung nền tảng của hai người. Dario xuất thân thuần túy nghiên cứu, từng là Phó chủ tịch nghiên cứu tại OpenAI; Daniela xuất thân vận hành, từng là nhân viên giai đoạn đầu của Stripe, dẫn dắt nhóm an toàn và chính sách tại OpenAI, giỏi quản lý "con người" hơn. Mỗi người làm việc mình giỏi nhất.

Còn một chi tiết: tất cả bảy nhà đồng sáng lập của Anthropic đến nay vẫn còn ở công ty.

Trong các công ty khởi nghiệp công nghệ, việc các nhà đồng sáng lập lần lượt ra đi là chuyện thường, bảy người cùng ở lại quả thực hiếm có. Chị em Amodei coi điều này là bằng chứng cho sức mạnh gắn kết văn hóa công ty.

Giải thích của Giáo sư Harvard: Loại công ty nào cần phạm vi quản lý nào

Giáo sư Raffaella Sadun tại Trường Kinh doanh Harvard đưa ra một khung phân tích. Bà ví công ty như một cỗ máy xử lý vấn đề: nhân viên cấp dưới xử lý vấn đề thường quy, vấn đề càng khó càng mới càng được chuyển lên trên.

Nếu công ty chủ yếu đối mặt với các vấn đề thuộc loại đã biết, CEO có thể quản lý nhiều người, vì cấp dưới có thể tự giải quyết. Các trưởng bộ phận của Nvidia rõ mình phải làm gì, nên ông Huang quản 60 người vẫn vận hành được.

Nhưng nếu công ty liên tục đối mặt với những vấn đề hoàn toàn mới, rủi ro cao, không có đáp án sẵn, CEO cần phạm vi quản lý hẹp hơn, dành thời gian cho những việc thực sự cần phán đoán của ông. Anthropic là trường hợp này: ranh giới an toàn ở đâu, có nên hợp tác với quân đội không, lộ trình công nghệ cho thế hệ mô hình tiếp theo thế nào, những vấn đề này đều mới.

Kết luận của bà là: "Thời gian của nhà quản lý là nguồn lực khan hiếm nhất."

Bản chất của cơ cấu tổ chức, chính là để bảo vệ nguồn lực khan hiếm này.

Toàn văn dịch:

CEO Anthropic Dario Amodei chỉ có một cấp dưới trực tiếp

Bloomberg · 10 tháng 6 năm 2026

Tóm tắt điểm chính

· CEO của Anthropic PBC, Dario Amodei, chỉ có một cấp dưới trực tiếp duy nhất, là Trưởng ban tham mưu Avital Balwit, điều này cực kỳ hiếm gặp trong ngành công nghệ.

· Nhóm lãnh đạo cấp cao của công ty báo cáo với Chủ tịch Anthropic Daniela Amodei, bà chịu trách nhiệm vận hành hàng ngày và báo cáo với Hội đồng quản trị, điều này cho phép Dario tập trung vào tư duy chiến lược và định hướng nghiên cứu.

· Dario dành nhiều thời gian thảo luận với nhân viên về văn hóa của Anthropic, trong quá trình tăng trưởng nhanh chóng của công ty, việc duy trì văn hóa công ty là ưu tiên số một của ông và Daniela.

Mặc dù Dario Amodei có ảnh hưởng rất lớn tại Anthropic PBC, nhưng nhà đồng sáng lập kiêm giám đốc điều hành này tại công ty trí tuệ nhân tạo chỉ có một cấp dưới trực tiếp duy nhất.

Điều này không phổ biến trong ngành công nghệ. Nhiều nhà lãnh đạo công nghệ hiện nay đang cắt giảm các tầng quản lý, mở rộng phạm vi quản lý. CEO OpenAI Sam Altman có khoảng sáu cấp dưới trực tiếp, trong khi CEO Nvidia Jensen Huang cho biết có 60 người báo cáo trực tiếp với ông.

Anthropic đang thử nghiệm một mô hình lãnh đạo khác: CEO dành gần như toàn bộ thời gian cho tư duy chiến lược, văn hóa tổ chức cũng như đầu vào về định hướng nghiên cứu và chiến lược, thay vì quản lý các lãnh đạo cấp cao. Nhóm lãnh đạo cấp cao của công ty thay vào đó báo cáo với chị gái của Dario, Chủ tịch Anthropic Daniela Amodei, bà chịu trách nhiệm cho phần lớn hoạt động hàng ngày của công ty, và báo cáo với Hội đồng quản trị Anthropic. Người duy nhất Dario trực tiếp quản lý là Trưởng ban tham mưu của ông, Avital Balwit.

"Nó vô cùng tự do," Dario nói trong chương trình "The Circuit" của Bloomberg khi được Emily Chang phỏng vấn. "Nó giúp tôi làm tất cả những việc mình nên làm dễ dàng hơn nhiều so với trước đây."

Đối với Dario, với tư cách là một người sáng lập khởi nghiệp lần đầu và là tiến sĩ vật lý sinh học Princeton, sự nghiệp ban đầu đều dành cho nghiên cứu trong phòng thí nghiệm, điều này thường có nghĩa là ông dành nhiều thời gian suy nghĩ về trí tuệ nhân tạo và ý nghĩa của nó đối với nhân loại. Ông làm những việc này thông qua các cuộc họp "Vision Quest" toàn công ty (hội nghị nhân viên, nơi ông phản ánh về nhiều chủ đề rộng) và các bài viết công khai dài.

"Theo nhiều cách, đây là vấn đề về sự tập trung và bức tranh tổng thể. Nếu ngày mai có một đống việc chờ bạn xử lý, bạn sẽ rất khó chú ý đến bức tranh tổng thể chiến lược," ông nói. "Vì vậy, tách hai việc này ra thường rất có ý nghĩa, để cả hai đều có thể được thực hiện tốt."

Dario trước khi đồng sáng lập Anthropic, từng là Phó chủ tịch nghiên cứu tại OpenAI, đã rời đi do bất đồng với lãnh đạo công ty sản xuất ChatGPT này, và đồng sáng lập Anthropic vào năm 2021. Trước đó, ông là Nhà khoa học nghiên cứu cao cấp tại Google.

Daniela có nhiều kinh nghiệm hơn trong việc quản lý nhân sự tại các công ty khởi nghiệp công nghệ, bà từng là nhân viên giai đoạn đầu của Stripe, và cũng từng lãnh đạo nhóm an toàn và chính sách tại OpenAI.

Anthropic trong vòng gọi vốn mới nhất được định giá gần 1 nghìn tỷ đô la, hiện đang nỗ lực để niêm yết trước OpenAI.

Công ty đã tuyển dụng các lãnh đạo công nghệ kỳ cựu vào năm 2024, bao gồm Giám đốc tài chính Krishna Rao, năm 2025 lại tuyển Giám đốc thương mại Paul Smith, để hỗ trợ sự mở rộng nhanh chóng của công ty. Họ làm việc cùng tất cả bảy nhà đồng sáng lập của Anthropic, chị em Amodei luôn coi việc tất cả nhà sáng lập ở lại là dấu hiệu của văn hóa gắn kết của công ty.

Dario ước tính bản thân dành "khoảng một nửa" thời gian để thảo luận với nhân viên về "văn hóa Anthropic và cách văn hóa vận hành", và cho biết việc duy trì văn hóa công ty có lẽ là "ưu tiên số một" của ông và Daniela.

"Khi bạn tăng trưởng nhanh như vậy, bạn sẽ tuyển một lượng lớn người từ các công ty công nghệ lớn. Nếu bạn không nói với họ Anthropic vận hành như thế nào, họ sẽ tự nhiên sao chép thứ duy nhất họ biết, đó là cách vận hành của công ty trước đây," ông nói.

Nhà kinh tế học, Giáo sư Quản trị Kinh doanh Raffaella Sadun tại Trường Kinh doanh Harvard cho rằng, số lượng cấp dưới trực tiếp mà một CEO quản lý, ngoài sở thích cá nhân hay phong cách lãnh đạo, còn phản ánh bản chất công việc của tổ chức. Bà nói, nếu hình dung công ty như một cỗ máy xử lý vấn đề, nhân viên cấp dưới xử lý vấn đề thường quy, còn những vấn đề khó hơn và trường hợp ngoại lệ sẽ được chuyển lên từng cấp.

Điều này có nghĩa là, khi các nhà lãnh đạo khác trong tổ chức đều là chuyên gia giàu kinh nghiệm, có thể tự xử lý vấn đề trong phạm vi công việc của mình, CEO có thể có phạm vi quản lý rộng hơn; nhưng khi công ty đối mặt với nguồn vấn đề mới liên tục và các quyết định rủi ro cao, cần nhiều phán đoán cấp cao hơn (như Anthropic), có thể cần phạm vi quản lý hẹp hơn.

Trong bất kỳ trường hợp nào, cơ cấu tổ chức đều phải được cân nhắc cẩn trọng. "Thời gian của nhà quản lý là nguồn lực khan hiếm nhất," Sadun nói. Lý tưởng nhất, thiết kế cơ cấu công ty là để bảo vệ nguồn lực khan hiếm này.

Câu hỏi Liên quan

QTại sao việc CEO của Anthropic, Dario Amodei, chỉ có một cấp dưới trực tiếp được coi là bất thường trong ngành công nghệ?

AVì xu hướng chính trong ngành công nghệ hiện nay là 'phẳng hóa', với các CEO quản lý trực tiếp ngày càng nhiều người (ví dụ: Jensen Huang của Nvidia quản lý 60 người, Sam Altman của OpenAI quản lý khoảng 6 người). Việc Dario chỉ quản lý 1 người đi ngược lại xu hướng này.

QDario Amodei giải thích lý do chính cho cơ cấu quản lý độc đáo của mình là gì?

ADario tin rằng giá trị lớn nhất của CEO nằm ở những việc 'zoom out': định hướng chiến lược, đánh giá nghiên cứu, văn hóa tổ chức và suy nghĩ về tác động của AI đối với nền văn minh nhân loại. Những việc này cần những khoảng thời gian dài không bị gián đoạn. Ông tách biệt hoàn toàn những việc này với quản lý hàng ngày ('zoom in') để có thể tập trung vào tư duy vĩ mô.

QDario Amodei dành phần lớn thời gian của mình vào những hoạt động cụ thể nào?

AKhoảng một nửa thời gian của ông dành cho việc xây dựng văn hóa công ty, chủ yếu thông qua cuộc họp toàn công ty hai tuần một lần có tên 'Dario Vision Quest', nơi ông trình bày một bản ghi nhớ dài. Phần thời gian còn lại dành cho định hướng nghiên cứu, chiến lược và viết các bài viết công khai dài về ý nghĩa của AI đối với nhân loại.

QSự phân chia công việc giữa Dario và chị gái Daniela dựa trên logic nào?

ASự phân công dựa trên nền tảng và thế mạnh bổ sung cho nhau. Dario có xuất thân nghiên cứu thuần túy, trong khi Daniela có nền tảng vận hành và quản lý con người mạnh mẽ (từng là nhân viên thời kỳ đầu tại Stripe và lãnh đạo nhóm an toàn & chính sách tại OpenAI). Họ mỗi người làm những việc mình giỏi nhất.

QGiáo sư Raffaella Sadun của Harvard giải thích thế nào về phạm vi quản lý của CEO trong các loại hình công ty khác nhau?

ABà đưa ra một khuôn khổ: Nếu công ty chủ yếu đối mặt với các vấn đề đã biết và có quy trình sẵn (như Nvidia), CEO có thể quản lý nhiều người vì cấp dưới có thể tự xử lý. Nhưng nếu công ty liên tục đối mặt với những vấn đề hoàn toàn mới, rủi ro cao và không có câu trả lời sẵn (như Anthropic), CEO cần phạm vi quản lý hẹp hơn để dành thời gian cho những quyết định thực sự cần sự phán đoán của họ. Bản chất của cơ cấu tổ chức là bảo vệ nguồn lực khan hiếm nhất: thời gian của nhà quản lý.

Nội dung Liên quan

Sự kiện Raydium bị đánh cắp gợi mở: Mối nguy mới trong DeFi, ẩn giấu trong các hợp đồng cũ bị lãng quên

Bài viết cảnh báo về một rủi ro bảo mật mới nổi trong lĩnh vực DeFi: các hợp đồng thông minh cũ đã ngừng hoạt động nhưng vẫn tồn tại trên chuỗi. Sự kiện Raydium mất 1.34 triệu USD gần đây là một ví dụ, khi hacker khai thác lỗ hổng trong nhóm thanh khoát AMM V3 cũ của giao thức, vốn đã bị bỏ quên sau khi Serum đóng cửa. Bài báo chỉ ra rằng đây không phải là trường hợp cá biệt. Từ tháng 3/2025, đã có ít nhất 8 vụ tấn công tương tự nhắm vào các hợp đồng cũ bị bỏ quên, gây tổng thiệt hại khoảng 22.5 triệu USD. Vấn đề cốt lõi nằm ở việc quản lý vòng đời hợp đồng kém: các dự án thường chỉ tuyên bố ngừng hỗ trợ một phiên bản trên tài liệu mà không thực sự vô hiệu hóa hợp đồng, chuyển tài sản còn sót lại, hoặc liên tục giám sát chúng. Những "nghĩa trang hợp đồng" này trở thành mục tiêu dễ dàng cho hacker. Để giải quyết, bài viết đề xuất cần phân loại "hợp đồng ma" (zombie contract) thành một nhóm rủi ro riêng biệt trong thống kê an ninh và thiết lập quy trình tiêu chuẩn gồm 7 bước để tắt hợp đồng an toàn, bao gồm thu hồi ủy quyền, chuyển tài sản, vô hiệu hóa chức năng chính và giám sát liên tục. Việc này phải được coi trọng ngang với kiểm tra mã nguồn.

Foresight News13 phút trước

Sự kiện Raydium bị đánh cắp gợi mở: Mối nguy mới trong DeFi, ẩn giấu trong các hợp đồng cũ bị lãng quên

Foresight News13 phút trước

Solayer Ra Mắt Giao Dịch Ký Quỹ Nhằm Củng Cố Giao Dịch Đa Tài Sản Vĩnh Cửu Trên Mainnet

Solayer - mạng lưới blockchain Lớp 1 tương thích với Solana Virtual Machine (SVM) - đã chính thức triển khai mainnet cho Margin Trade, một nền tảng giao dịch perpetual đa tài sản thống nhất, kết nối tài chính truyền thống và số. Được xây dựng bởi Solayer Labs với sự đóng góp từ các nhà giao dịch dày dạn kinh nghiệm, Margin Trade được thiết kế để cạnh tranh trong lĩnh vực tài chính phi tập trung (DeFi). Nền tảng này nổi bật nhờ tính bao trùm thị trường, cho phép giao dịch song song cả tài sản truyền thống (như vàng, bạc, dầu, chỉ số chứng khoán MT500) và tiền điện tử trên chuỗi. Margin Trade hỗ trợ giao dịch ký quỹ chéo (cross-margin) và khớp lệnh thời gian thực trong một môi trường được tối ưu thanh khoản, giúp cải thiện hiệu quả sử dụng vốn. Người dùng được hưởng lợi từ tính minh bạch và quyền sở hữu phi lưu ký, với mọi giao dịch từ ký quỹ, mở vị thế đến thanh lý đều được xử lý trên chuỗi. Trong đợt ra mắt, nền tảng đã giới thiệu giao dịch perpetual cho dự án Pearl Research ($PRL). Kế hoạch tương lai bao gồm mở rộng danh sách tài sản và bổ sung tính năng ký quỹ riêng lẻ (isolated margin). Được xây dựng trên giao thức Solayer với tốc độ 330,000 giao dịch/giây, Margin Trade hướng tới việc thống nhất thị trường vốn truyền thống và tiền điện tử trên chuỗi với quy mô thể chế.

TheNewsCrypto49 phút trước

Solayer Ra Mắt Giao Dịch Ký Quỹ Nhằm Củng Cố Giao Dịch Đa Tài Sản Vĩnh Cửu Trên Mainnet

TheNewsCrypto49 phút trước

Robot đã bắt đầu 'ăn' dữ liệu: Từ nhà máy dữ liệu Ấn Độ đến chuỗi sản xuất ngầm của robot hình người trị giá hàng tỷ USD

Ngành công nghiệp robot đang đối mặt với một điểm nghẽn lớn: dữ liệu huấn luyện. Khác với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có sẵn kho dữ liệu khổng lồ trên internet, robot thể hiện (embodied AI) cần học hỏi từ thế giới vật lý - một "sa mạc dữ liệu". Để lấp đầy khoảng trống này, một chuỗi cung ứng dữ liệu mới đang hình thành nhanh chóng. Trọng tâm là thu thập dữ liệu góc nhìn thứ nhất (Ego Data). Tại các "nhà máy dữ liệu" ở Ấn Độ hay Đông Nam Á, công nhân đeo camera trên đầu hoặc găng tay cảm biến để ghi lại quy trình làm các công việc như sắp xếp quần áo, thu dọn bếp, cầm nắm đồ vật. Những video này, sau khi được xử lý và gắn nhãn, được bán cho các công ty robot như Figure, Tesla để huấn luyện mô hình, giúp robot hiểu được logic không gian và quy tắc tương tác vật lý từ con người. Các loại dữ liệu tạo thành một "kim tự tháp" với giá trị khác nhau. Đáy là dữ liệu internet miễn phí nhưng ít giá trị thực thi. Cao hơn là Ego Data (vài chục USD/giờ), rồi đến dữ liệu với găng tay cảm biến và dữ liệu mô phỏng. Đỉnh kim tự tháp là dữ liệu từ robot thật (teleoperation) - quý giá nhưng đắt đỏ, có thể lên tới hàng trăm hoặc nghìn USD/giờ do chi phí thiết bị và vận hành cao. Thị trường phía sau bao gồm nhiều nhóm: nhà máy dữ liệu chi phí thấp chuyên Ego Data; công ty tập trung vào ánh xạ cử động để dịch hành động người sang robot; nhà cung cấp dịch vụ thu thập dữ liệu từ robot thật; công ty dữ liệu tổng hợp mô phỏng; và các nền tảng hướng tới chuẩn hóa dữ liệu. Các công ty robot có xu hướng "mua ngoài" dữ liệu cơ bản (như Ego Data) để robot hiểu thế giới, nhưng tự xây dựng đội ngũ thu thập dữ liệu riêng cho phần tối ưu hóa khả năng vận hành cụ thể của robot mình và tích lũy dữ liệu từ các tình huống thất bại trong triển khai thực tế - thứ tạo nên lợi thế cạnh tranh. Giống như Scale AI trong lĩnh vực LLM, ngành robot cũng đang chờ đợi sự xuất hiện của những công ty cung cấp hạ tầng dữ liệu toàn diện, không chỉ là dữ liệu thô mà là một vòng lặp khép kín từ thu thập, gắn nhãn, mô phỏng đến đánh giá mô hình. Khi robot dần ổn định về mặt cơ học, cuộc đua sẽ chuyển hướng sang khả năng "cho robot ăn" lượng dữ liệu chất lượng khổng lồ để chúng có thể hoạt động tự chủ trong môi trường phức tạp.

marsbit2 giờ trước

Robot đã bắt đầu 'ăn' dữ liệu: Từ nhà máy dữ liệu Ấn Độ đến chuỗi sản xuất ngầm của robot hình người trị giá hàng tỷ USD

marsbit2 giờ trước

Phê bình gắt gao｜Michael Saylor đưa ra 'tuyên bố của gã Sở Khanh'; Bà lão 60 tuổi 'lừa đảo thanh niên' sau khi vị thế hợp đồng bị xóa sổ

Đánh Giá Cay: Michael Saylor Tuyên Bố 'Sói Già', Cụ Bà 60 Tuổi Lừa Tiền 'Thanh Niên' Sau Khi Hợp Đồng Bị Thanh Lý Tuần này, "Lạc Bình" điểm lại ba tình huống đáng chú ý trong thế giới tiền mã hóa. Đầu tiên, Michael Saylor - nhà sáng lập MicroStrategy - đã làm rõ về việc công ty bán Bitcoin tại hội nghị BTC Prague. Ông nói: "Tôi chưa từng nói công ty không được bán Bitcoin. Tôi nói với *các bạn* là đừng bao giờ bán Bitcoin cá nhân của mình. Công ty đương nhiên sẽ bán khi cần thiết." Cộng đồng mạng lập tức chỉ ra sự mâu thuẫn, cho rằng đây là "đỉnh cao của nghệ thuật ngôn ngữ" khi phân biệt giữa "bạn" và "tôi". Thứ hai, một vụ án lừa đảo hy hữu ở Bắc Kinh: một cụ bà họ Mạnh 60 tuổi, muốn đầu tư vào tiền ảo nhưng không dùng tiền riêng, đã lừa một thanh niên hơn 20 vạn tệ (khoảng 20,000 USD). Bà ta giả làm "mẹ nuôi" của một cô gái trẻ tên Tiểu Hồng, rồi tự mình đóng giả Tiểu Hồng qua WeChat để yêu đương với nạn nhân. Số tiền lừa được, bà ta dùng để giao dịch tiền mã hóa với đòn bẩy 10x, và cuối cùng bị thanh lý hợp đồng (cháy tài khoản). Cụ bà đã bị kết án 4 năm tù vì tội lừa đảo. Thứ ba, một câu chuyện đau lòng trên Reddit: một trader chia sẻ rằng tài sản ròng đỉnh cao của anh ta từng đạt 45 triệu USD nhờ nắm giữ meme coin, nhưng giờ chỉ còn khoảng 17,200 USD. Bài viết "Hãy hỏi tôi bất cứ điều gì" thu hút nhiều bình luận, từ sự đồng cảm đến những lời khuyên về việc chốt lời và đa dạng hóa đầu tư. Nhiều người cho rằng đây là một bài học đắt giá về việc không nên nắm giữ các tài sản có tính đầu cơ cao quá lâu. Từ lời nói của Saylor, vụ lừa đảo của cụ bà, đến câu chuyện thăng trầm của trader Reddit, tuần này quả thực có người chơi chữ, có người chơi tâm lý, và có người chơi với nhịp tim.

Foresight News3 giờ trước

Phê bình gắt gao｜Michael Saylor đưa ra 'tuyên bố của gã Sở Khanh'; Bà lão 60 tuổi 'lừa đảo thanh niên' sau khi vị thế hợp đồng bị xóa sổ

Foresight News3 giờ trước

Run rẩy đi con người, AI vẫn đang phi nước đại

Con người run rẩy đi, AI vẫn đang tăng tốc. Bài viết tổng hợp từ Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo BAAI 2026, nhấn mạnh AI đang tăng tốc mạnh mẽ, không chỉ trong thế giới kỹ thuật số mà còn tiến vào thế giới vật lý. **Scaling Law vẫn tiếp tục, AI tự hoàn thiện:** Dù có lo ngại về việc dữ liệu văn bản chất lượng cao cạn kiệt, nhiều chuyên gia tại hội nghị khẳng định Định luật Mở rộng (Scaling Law) chưa chạm trần, mà đang trở nên đa dạng hơn, tiếp tục thúc đẩy hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và đa phương thức. Đồng thời, với sự trưởng thành của AI Coding và tác nhân AI (Agent), xu hướng tự hoàn thiện của AI ngày càng rõ, từ viết code đến tự động cập nhật sản phẩm. **Mô hình Thế giới: Mặt trận then chốt tiếp theo:** Cộng đồng đang tập trung vào việc phát triển Mô hình Thế giới (World Model) để AI hiểu và tương tác với thế giới vật lý. Tuy nhiên, lộ trình công nghệ chưa hội tụ, với nhiều hướng tiếp cận khác nhau (lấy ngôn ngữ, pixel, cấu trúc 3D hoặc biểu diễn hình ảnh làm trung tâm). Các vấn đề như dữ liệu đào tạo (video, mô phỏng hay dữ liệu thực) vẫn cần được giải quyết. Viện Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Bắc Kinh (BAAI) dự đoán cần 3-5 năm nữa để mô hình này phát triển và đang nghiên cứu một con đường tích hợp. **Tác nhân AI (Agent): Từ 'Khả dụng' đến 'Dễ dùng':** Agent, cầu nối đưa AI vào cuộc sống, đã có những bước tiến đáng kể, trở nên chủ động và xử lý được các nhiệm vụ phức tạp hơn (như chẩn đoán y tế hỗ trợ, nghiên cứu, ghi chú hội nghị). Để từ "khả dụng" tiến tới "dễ dùng", trọng tâm hiện nay là phát triển "Harness" - khung công nghệ hoặc môi trường bao quanh Agent - nhằm cải thiện khả năng hiểu ý định, thiết kế quy trình, xác minh và phản hồi, nâng cao độ tin cậy và hiệu quả tổng thể. Tóm lại, ngành AI đang trên đà phát triển nhanh chóng với sức mạnh mô hình tiếp tục được mở rộng, cuộc đua chinh phục Mô hình Thế giới đã bắt đầu và các Agent đang dần được hoàn thiện để thực sự hữu ích trong các tình huống thực tế.

marsbit3 giờ trước

Run rẩy đi con người, AI vẫn đang phi nước đại

marsbit3 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 861Xuất 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

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow