Vừa rồi, Nhà đoạt giải Nobel trở thành nhân viên mới của Anthropic

marsbitXuất bản vào 2026-06-20Cập nhật gần nhất vào 2026-06-20

Tóm tắt

Chỉ vừa qua, nhà khoa học đoạt giải Nobel Hóa học John Jumper, linh hồn của AlphaFold, đã chính thức rời Google DeepMind sau gần 9 năm để gia nhập Anthropic. Đây được coi là một sự kiện gây chấn động giới công nghệ, đánh dấu việc Anthropic chiêu mộ thành công một tài năng hàng đầu. Jumper, người có nền tảng toán học, vật lý và hóa học lý thuyết, đã được Demis Hassabis giao lãnh đạo dự án AlphaFold chỉ 6 tháng sau khi nhận bằng tiến sĩ. Dưới sự dẫn dắt của anh, AlphaFold đã cách mạng hóa ngành sinh học cấu trúc, giải quyết bài toán gập protein và tạo ra cơ sở dữ liệu cấu trúc protein khổng lồ, đóng góp đưa anh và Hassabis đến giải Nobel Hóa học 2024. Sự ra đi của Jumper diễn ra chỉ 2 ngày sau khi Noam Shazeer, đồng tác giả của Transformer và cựu lãnh đạo Gemini, rời Google để đến OpenAI. Việc liên tiếp mất đi hai nhân vật then chốt đặt ra câu hỏi lớn về chiến lược giữ chân nhân tài của Google. Một số ý kiến cho rằng các công ty AI tiên phong như Anthropic hay OpenAI đang cung cấp một thứ Google khó có thể cho các nhà nghiên cứu: cảm giác một cá nhân có thể thay đổi lộ trình của cả công ty. Động thái này là một bước đi chiến lược rõ ràng của Anthropic trong cuộc đua AI cho khoa học sự sống. Công ty trước đó đã mua lại Coefficient Bio, xây dựng phòng thí nghiệm và ra mắt các sản phẩm như Claude for Life Sciences. Việc có Jumper dẫn dắt sẽ tăng cường đáng kể năng lực này. Mặt trận này đang nóng lên khi cả OpenAI (với GPT-Rosalind) và Google DeepMind (qua Isomorphic Labs) cũng ...

Nhà đoạt giải Nobel, đã chính thức gia nhập Anthropic!

Hôm nay, người lãnh đạo cốt lõi của AlphaFold John Jumper chính thức thông báo: Rời khỏi Google DeepMind sau gần 9 năm làm việc, gia nhập Anthropic.

Người đoạt giải Nobel đã dùng một mô hình AI viết lại toàn bộ ngành sinh học cấu trúc, giờ đây đang rời đi.

Hassabis nhanh chóng phản hồi: "Cảm ơn John vì mối quan hệ đối tác phi thường trong 9 năm qua! Những thành tựu chúng ta đạt được với AlphaFold đã thay đổi thế giới."

Hợp tác 9 năm, cùng chia sẻ giải Nobel, đây có lẽ là lời chia tay lịch sự nhất trong giới công nghệ.

Và chỉ hai ngày trước, đồng tác giả huyền thoại của bài báo Transformer, đồng phụ trách Gemini Noam Shazeer vừa thông báo rời Google, đến với OpenAI.

Chưa đầy 72 giờ, Google mất liên tiếp hai lá bài chủ.

Một người dù bỏ 2,7 tỷ USD mua về cũng không giữ được, một người dù có 9 năm tình cảm cũng không giữ được.

Tốt nghiệp tiến sĩ 6 tháng, trực tiếp dẫn dắt AlphaFold

Trong giới khoa học sự sống, John Jumper có thể nói là hiện thân của "dùng AI viết lại toàn bộ ngành học".

Năm 1985, Jumper sinh ra tại Little Rock, Arkansas, một thị trấn nhỏ miền Nam nước Mỹ bình thường.

Đại học lấy bằng kép Toán và Vật lý tại Vanderbilt, sau đó vào Đại học Chicago học liên tục đến tiến sĩ, hướng nghiên cứu là hóa học lý thuyết. Cụ thể, là dùng phương pháp tính toán mô phỏng động lực học hành vi của protein.

Toán học cho anh trực giác về mô hình hóa, vật lý cho anh hiểu biết về hệ thống phức tạp, hóa học lý thuyết khiến anh hiểu vấn đề protein hơn bất kỳ nhà nghiên cứu AI thuần túy nào.

Ba hướng hợp lại với nhau, tình cờ là tổ hợp kiến thức khan hiếm nhất để giải bài toán gập protein.

Năm 2017 sau khi nhận bằng tiến sĩ, Jumper trực tiếp gia nhập DeepMind.

Đáng chú ý là, lúc đó anh hầu như không có kinh nghiệm về deep learning, điểm nổi bật trên CV không phải là nắm vững mạng neural, mà là hiểu biết về vật lý protein.

Nhưng điều Hassabis coi trọng chính xác là điểm này.

Ngay sau đó, anh đã đưa ra một quyết định mà không ai ngờ tới - để thanh niên trẻ này mới tốt nghiệp chỉ 6 tháng, thậm chí phải vừa làm vừa học deep learning, trực tiếp lãnh đạo đội ngũ AlphaFold.

Không có thời gian chuyển tiếp, không có "làm vài năm nghiên cứu viên tích lũy kinh nghiệm trước".

Hassabis đặt cược vào việc, để giải bài toán gập protein này, hiểu protein quan trọng hơn hiểu AI. Và Jumper nhận lấy, là ván cược lớn nhất trong lĩnh vực sinh học tính toán.

Một người nhân số lượng sinh học lên 1000 lần

Những việc xảy ra trong vài năm tiếp theo, chỉ có thể dùng từ "kỳ lạ" để hình dung —

2018, AlphaFold lần đầu xuất hiện tại cuộc thi dự đoán cấu trúc protein CASP, áp đảo phương pháp truyền thống.

2020, AlphaFold 2 ra đời chấn động, vấn đề gập protein làm đau đầu các nhà sinh học 50 năm, bị một mô hình AI trực tiếp "giải quyết".

2021, Jumper dẫn đầu tính toán ra cấu trúc 3D của gần như tất cả hơn 5 vạn loại protein của con người. Và cuối cùng đạt được việc tạo ra cấu trúc của gần 200 triệu loại protein đã biết thuộc khoảng 1 triệu loài.

Trước AlphaFold, nhân loại mất mấy chục năm, dùng phương pháp thực nghiệm như tinh thể học tia X, kính hiển vi điện tử lạnh, tổng cộng mới giải được khoảng 20 vạn cấu trúc protein.

Đội ngũ của Jumper, một lần nhân lên 1000 lần.

Không ngoa chút nào, việc mà các nhà sinh học trăm năm qua chưa làm xong, AlphaFold vài tháng đã làm xong.

Tháng 5/2024, AlphaFold 3 ra mắt — không chỉ dự đoán protein nữa, tương tác giữa DNA, RNA, phân tử thuốc nhỏ, đều có thể tính. Độ chính xác ghép protein-phối tử đạt 76,4%, tăng 1,8 lần so với phương pháp thế hệ trước.

5 tháng sau tại Stockholm, John Jumper và Demis Hassabis cùng bước lên bục nhận giải Nobel Hóa học.

Năm đó Jumper 39 tuổi, là nhà khoa học trẻ nhất đoạt giải Nobel Hóa học trong 70 năm.

Từ một nghiên cứu sinh tiến sĩ phải vừa làm vừa học deep learning, đến đứng dưới ánh đèn sân khấu Stockholm, anh chỉ mất 7 năm.

Đến đây, tỷ lệ hoàn vốn của ván cược năm xưa Hassabis đặt, e rằng xếp hạng được trong lịch sử khoa học nhân loại.

Vì vậy hôm nay anh đi, nỗi đau của Google DeepMind, không chỉ đơn giản là mất một Director.

Google rốt cuộc sao vậy?

Tin tức bùng nổ sau đó, bình luận trên X trực tiếp sôi sục.

Netizen Chubby thốt lên: "Đây là tổn thất cực lớn với Google, với Anthropic thì đúng là điên rồ!"

Có netizen cảm thán "Anthropic chào đón một nhà đoạt giải Nobel, nhân tài đang tiếp tục tập trung về OpenAI và Anthropic", còn có người trực tiếp hô lên: "Trước là Karpathy, giờ lại là người đứng sau AlphaFold, Anthropic đang xây dựng Liên minh Báo thù AI à."

Logan Kilpatrick nói đùa mong đợi Jumper "đoạt thêm một giải Nobel nữa". Giọng điệu là trêu đùa, nhưng nghĩ kỹ lại, thực sự không phải nói quá.

Và sau khi chấn động, tất cả mọi người đều hỏi cùng một câu hỏi — Google rốt cuộc sao vậy?

Jumper không nói, Anthropic không nói, Google cũng không nói.

Có lẽ, một bình luận của nhà đầu tư Lior Alexander, là gần với câu trả lời nhất hiện tại —

"Các phòng thí nghiệm AI tiên phong đang rao bán một thứ Google không thể cho: cảm giác một người có thể thay đổi quỹ đạo công ty."

Người mua về với 2,7 tỷ USD, cũng không giữ được

Đúng hai ngày trước khi Jumper thông báo, Noam Shazeer thông báo rời Google, gia nhập OpenAI, giữ chức "Trưởng nghiên cứu kiến trúc".

Bài báo nền tảng của AI hiện đại năm 2017 "Attention Is All You Need", anh là một trong những tác giả cốt lõi. Cơ chế chú ý đa đầu là do anh thiết kế, bản thực thi khả dụng đầu tiên vượt SOTA là do anh gõ từng dòng.

Và Google để mời anh trở về từ Character.AI, đã đập 2,7 tỷ USD.

Sau khi trở về Shazeer giữ chức đồng phụ trách Gemini, trở thành công thần số một trong cuộc phản công mô hình lớn của Google.

Kết quả chưa đầy hai năm, lại đi. Cách hai ngày, Jumper cũng đi.

Họ không phải là người đầu tiên, cũng sẽ không phải là người cuối cùng.

8 năm qua, hơn 20 nhà nghiên cứu đỉnh cao ký tên trên các bài báo cột mốc lần lượt rời khỏi DeepMind/Brain.

Chỉ riêng năm 2025, ít nhất 11 lãnh đạo cấp cao rời đi. Người đồng sáng lập DeepMind Mustafa Suleyman bản thân, cũng trong một vụ acqui-hire trị giá 6,5 tỷ USD bị Microsoft câu về.

Khoa học sự sống, chiến trường tiếp theo của ba gã khổng lồ AI

Quay trở lại phía Anthropic. Từ hơn hai tháng trước, bố cục đã bắt đầu rồi.

Ngày 3/4, Anthropic dùng 400 triệu USD cổ phiếu mua lại công ty công nghệ sinh học Coefficient Bio. Đội ngũ dưới 10 người, nhưng đã làm ra thành quả đỉnh cao ngành trong lĩnh vực thiết kế kháng thể dẫn dắt bởi AI.

Đồng thời, Anthropic cũng đang xây dựng phòng thí nghiệm ướt của riêng mình, tháng 10 năm ngoái ra mắt Claude for Life Sciences giúp nhà nghiên cứu tăng tốc phát hiện thuốc và thiết kế thí nghiệm sinh học, tháng 1 năm nay lại lên sóng Claude for Healthcare hướng đến tổ chức y tế.

Họ nói, mục tiêu là nén chu kỳ nghiên cứu phát triển khoa học sự sống xuống 10 lần. Và bây giờ, một nhà khoa học protein đạt cấp Nobel đến lãnh đạo việc này rồi.

Trên thực tế, không chỉ Anthropic đang đặt cược vào khoa học sự sống.

OpenAI tháng 4 năm nay phát hành mô hình suy luận chuyên hướng sinh y học GPT-Rosalind, tập trung chính vào phát hiện thuốc, phân tích bộ gen và kỹ thuật protein, đã đạt được hợp tác với các hãng dược hàng đầu như Amgen, Moderna, Thermo Fisher.

Quỹ OpenAI còn trực tiếp tuyên bố: Trong năm tới đầu tư vào hướng khoa học sự sống không thấp hơn 1 tỷ USD. Cộng thêm Shazeer vừa câu về đảm nhiệm nghiên cứu kiến trúc, OpenAI trên đường đua này cũng đến rất mạnh mẽ.

Còn phía Google DeepMind, Isomorphic Labs dưới trướng Hassabis năm ngoái huy động 600 triệu USD, ký với Lilly, Novartis các thỏa thuận hợp tác tổng giá trị cột mốc lên tới 3 tỷ USD, nền tảng công nghệ AlphaFold vẫn là tiêu chuẩn ngành.

Ba phòng thí nghiệm, đồng thời đặt cược vào cùng một hướng — dùng AI viết lại khoa học sự sống.

Lựa chọn của Jumper, chỉ là bước đi mới nhất trong ván cờ lớn này.

Tài liệu tham khảo:

https://x.com/JohnJumperSci/status/2068001285173834106

Biên tập: Moses

Bài viết này đến từ tài khoản công chúng WeChat "Tân Trí Nguyên", tác giả: ASI Khải Thị Lục

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QNhà khoa học đoạt giải Nobel nào đã gia nhập Anthropic và lý do tại sao sự kiện này đáng chú ý?

AJohn Jumper, người đoạt giải Nobel Hóa học năm 2024 nhờ vai trò lãnh đạo phát triển AlphaFold tại Google DeepMind, đã gia nhập Anthropic. Sự kiện này gây chú ý vì ông là một trong những nhà khoa học hàng đầu thế giới về AI trong sinh học, và việc rời khỏi Google DeepMind sau gần 9 năm để chuyển sang một công ty AI cạnh tranh (Anthropic) cho thấy sự dịch chuyển nhân tài lớn trong ngành.

QThành tựu đột phá nào của John Jumper và AlphaFold đã thay đổi ngành sinh học cấu trúc?

AJohn Jumper và nhóm AlphaFold tại DeepMind đã giải quyết 'bài toán gập protein' - một thách thức 50 năm của sinh học. AlphaFold 2 (2020) dự đoán chính xác cấu trúc protein. Đến năm 2021, họ tạo ra cấu trúc 3D cho gần 2 triệu protein từ khoảng 1 triệu loài, tăng số lượng cấu trúc protein đã biết lên gấp 1000 lần so với tổng số công trình thí nghiệm của con người trong nhiều thập kỷ trước đó.

QViệc John Jumper và Noam Shazeer rời Google trong vòng 72 giờ phản ánh điều gì về tình hình nhân sự cấp cao tại công ty này?

AViệc hai nhà nghiên cứu AI hàng đầu là John Jumper (cha đẻ AlphaFold) và Noam Shazeer (đồng tác giả Transformer) lần lượt rời Google DeepMind/Google trong vòng chưa đầy 72 giờ để gia nhập Anthropic và OpenAI cho thấy Google đang đối mặt với làn sóng chảy máu chất xám nghiêm trọng ở cấp cao. Điều này làm dấy lên câu hỏi về khả năng giữ chân nhân tài đỉnh cao của Google so với các phòng thí nghiệm AI độc lập như OpenAI và Anthropic.

QTại sao các công ty AI lớn như Anthropic, OpenAI và Google DeepMind lại đổ xô đầu tư vào lĩnh vực khoa học sự sống (Life Sciences)?

AAnthropic, OpenAI và Google DeepMind đều đang tập trung nguồn lực lớn vào khoa học sự sống vì đây được coi là chiến trường tiếp theo và có tiềm năng thương mại khổng lồ. Họ kỳ vọng AI có thể cách mạng hóa việc phát hiện thuốc, thiết kế protein, phân tích bộ gen và rút ngắn chu kỳ nghiên cứu & phát triển xuống 10 lần. Sự kiện John Jumper - chuyên gia protein Nobel gia nhập Anthropic là một bước đi chiến lược trong cuộc đua này.

QDemis Hassabis, CEO Google DeepMind, đã có phản ứng như thế nào trước thông tin John Jumper rời đi?

ADemis Hassabis đã phản ứng một cách chuyên nghiệp và trân trọng. Trên mạng xã hội X, ông viết: 'Cảm ơn John vì mối quan hệ đối tác tuyệt vời trong 9 năm qua! Những gì chúng tôi đã đạt được với AlphaFold đã thay đổi thế giới.' Lời chia tay này được cộng đồng công nghệ đánh giá là 'có lẽ là một trong những lời chia tay thanh lịch nhất' vì họ đã hợp tác 9 năm và cùng chia sẻ giải Nobel.

Nội dung Liên quan

Khối lượng giao dịch hàng tuần trên thị trường tiền điện tử giảm xuống mức thấp nhất kể từ năm 2026!

Khối lượng giao dịch hàng tuần trên thị trường tiền mã hóa đã giảm xuống mức thấp nhất kể từ năm 2026, chỉ còn khoảng 15 tỷ USD, giảm khoảng 70% so với mức đỉnh hồi tháng 1. Các chuyên gia từ Kaiko cho rằng đây là dấu hiệu cho thấy xu hướng ngại rủi ro của nhà đầu tư đang gia tăng. Trong điều kiện thanh khoản thấp, biến động giá có thể trở nên thất thường hơn, ngay cả những lệnh mua/bán nhỏ cũng dễ làm tăng mức độ dao động. Nguyên nhân của sự sụt giảm này được cho là do sự không chắc chắn của nền kinh tế toàn cầu, chính sách tiền tệ thận trọng từ các ngân hàng trung ương, sự chọn lọc kỹ lưỡng hơn của các nhà đầu tư tổ chức và hoạt động giao dịch chậm lại theo mùa vào mùa hè. Tuy nhiên, khối lượng giao dịch thấp không nhất thiết báo hiệu xu hướng dài hạn. Lịch sử cho thấy những giai đoạn thanh khoản thấp kéo dài thường được tiếp nối bằng sự phục hồi hoạt động. Các yếu tố như dòng tiền vào ETF spot của Bitcoin và Ethereum, cùng các sự kiện kinh tế vĩ mô và quy định sắp tới, được kỳ vọng sẽ đóng vai trò then chốt trong việc thúc đẩy khối lượng giao dịch tăng trở lại. Hiện tại, nhìn chung, nhà đầu tư vẫn đang thận trọng và hoạt động giao dịch ở mức rất thấp.

cryptonews.ruVừa rồi

Khối lượng giao dịch hàng tuần trên thị trường tiền điện tử giảm xuống mức thấp nhất kể từ năm 2026!

cryptonews.ruVừa rồi

Nhà toán học bác bỏ phỏng đoán bị OpenAI phá vỡ chỉ trong 24 giờ! "AI chứng minh đúng mỗi câu, nhưng đã không còn liên quan đến phỏng đoán gốc"

OpenAI tuyên bố mô hình AI thế hệ mới của họ đã giải quyết 10 vấn đề toán học tầm cỡ thế giới, bao gồm việc bác bỏ **Giả thuyết Cứng Connes**. Tuy nhiên, chỉ một ngày sau, một nhà toán học là J. L. Nielsen từ Đại học Kansas đã có bài phản biện, chỉ ra rằng phản ví dụ do AI đưa ra là **không hợp lệ**. Nielsen đã kiểm tra tỉ mỉ 37.000 dòng mã Lean 4 mà OpenAI công bố. Ông phát hiện một trong hai nhóm được AI xây dựng để phản bác giả thuyết thực tế **không thỏa mãn** hai điều kiện tiên quyết của giả thuyết Connes là ICC và tính chất (T) của Kazhdan. Vấn đề nằm ở chỗ các bổ đề trong mã chứng minh có thể đúng về mặt hình thức cho các đối tượng đã biến đổi, nhưng không áp dụng được cho chính nhóm then chốt trong giả thuyết. Sự việc này làm nổi bật một điểm quan trọng: Công cụ trợ lý chứng minh như Lean chỉ có thể xác minh tính **chính xác về mặt hình thức** của một chuỗi suy luận, chứ không thể đảm bảo rằng những phát biểu đó có **thực sự tương ứng với ý nghĩa toán học dự định** hay không. Điều này nhấn mạnh vai trò then chốt không thể thay thế của sự **giám sát và thẩm định của con người** trong nghiên cứu khoa học có sự hỗ trợ của AI. Giả thuyết Cứng Connes vẫn còn là một bài toán mở.

marsbit24 phút trước

Nhà toán học bác bỏ phỏng đoán bị OpenAI phá vỡ chỉ trong 24 giờ! "AI chứng minh đúng mỗi câu, nhưng đã không còn liên quan đến phỏng đoán gốc"

marsbit24 phút trước

Không có mạng — vẫn có tiền mặt: Khối lượng tiền giấy ở Nga thiết lập kỷ lục mới

Khối lượng tiền mặt lưu thông tại Nga đã tăng mạnh, đạt mức tăng kỷ lục hàng tháng vào tháng 7/2026 với 643,4 tỷ rúp, tăng 43,1% so với tháng trước. Tốc độ tăng này cao nhất kể từ đầu năm 2026. Diễn biến từ đầu năm cho thấy khối lượng tiền mặt giảm vào tháng 1 nhưng bắt đầu tăng trưởng ổn định từ tháng 2. Tổng mức tăng tích lũy từ tháng 2 đến tháng 7 đạt 2.547 tỷ rúp. Ngân hàng Trung ương Nga (BoR) xác định hai nguyên nhân chính: việc người dân và doanh nghiệp thích nghi với những thay đổi về thuế, và đặc biệt là các đợt ngắt kết nối internet di động. Những sự cố này khiến người dân và công ty tích trữ tiền mặt để thanh toán, không phụ thuộc vào hạ tầng số. Tính đến ngày 1/7/2026, tổng số tiền mặt trong lưu thông là 21.283,6 tỷ rúp, chủ yếu là tiền giấy. Mặc dù tăng về số tuyệt đối, tỷ trọng tiền mặt trong tổng khối tiền rộng vẫn ở mức thấp khoảng 14,7% vào cuối tháng 6, cho thấy phần lớn tiền trong nền kinh tế vẫn tồn tại dưới dạng phi tiền mặt. Bối cảnh cho thấy xu hướng tăng tiền mặt đã diễn ra nhiều tháng, liên quan trực tiếp đến việc hạn chế internet di động. Tháng 5 cũng ghi nhận mức tăng kỷ lục trong 31 năm. Với mức tăng tích lũy vượt 2,5 nghìn tỷ rúp trong nửa năm, năm 2026 trở thành năm đặc biệt về chỉ số này. Phân tích so sánh cho thấy hiện tượng tương tự từng xảy ra vào tháng 2/2022, khi sốc trừng phạt khiến người dân đổ xô rút tiền mặt như một biện pháp phòng ngừa sự cố hệ thống ngân hàng và hạ tầng kỹ thuật số.

cryptonews.ru30 phút trước

Không có mạng — vẫn có tiền mặt: Khối lượng tiền giấy ở Nga thiết lập kỷ lục mới

cryptonews.ru30 phút trước

Khi tài sản mã hóa trở thành vật thế chấp thế chấp: Tam giác nan giải giữa quản lý, chi phí và quyền lợi token hóa

Bài viết thảo luận về việc sử dụng tài sản mã hóa như Bitcoin và USDC làm tài sản thế chấp cho các khoản vay thế chấp mua nhà, thông qua giải pháp hợp tác giữa Better Home & Finance và Coinbase. Sản phẩm này nhắm đến những người mua nhà có tài sản nhưng thiếu tiền mặt, với tỷ lệ thế chấp lên tới 250% đối với Bitcoin và 125% đối với USDC. Tuy nhiên, sáng kiến này vấp phải sự phản đối từ một nhóm thượng nghị sĩ Hoa Kỳ, lo ngại về rủi ro và chi phí cao hơn cho người vay, có thể dẫn đến gánh nặng cho người đóng thuế. Các chuyên gia cảnh báo về nguy cơ khủng hoảng tương tự năm 2008. CEO Vishal Garg của Better bày tỏ tầm nhìn mở rộng sang thế chấp bằng các token hóa cổ phần của các công ty lớn và sử dụng AI để tự động hóa quy trình. Ông cũng thừa nhận thách thức pháp lý cốt lõi: quyền sở hữu thực tế đối với tài sản cơ bản được đại diện bởi token. Bài viết kết luận bằng việc đề cập đến nỗ lực của Better nhằm giảm chi phí vốn thông qua hợp tác tài chính mới và token hóa, bất chấp những lo ngại về quy định và thua lỗ hoạt động liên tục của công ty.

marsbit33 phút trước

Khi tài sản mã hóa trở thành vật thế chấp thế chấp: Tam giác nan giải giữa quản lý, chi phí và quyền lợi token hóa

marsbit33 phút trước

OpenAI công bố bản thảo cốt lõi 62 trang, AI liên tục phá vỡ mười bài toán ở 'cấp độ Huy chương Fields'

OpenAI vừa công khai bản thảo dài 62 trang có tên "How the Ideas Came Together", trình bày chi tiết quá trình mô hình AI thế hệ mới của họ (được cho là GPT-6 hoặc Astra) tự động suy luận và chứng minh thành công 10 bài toán toán học lớn, được mệnh danh ở tầm "giải Fields". Toàn bộ chi phí tính toán cho công trình này ước tính chỉ khoảng 2000 USD. Bản thảo do chính AI viết, tái cấu trúc lại cách thức giải quyết từng vấn đề, bao gồm: ý tưởng ban đầu, những trở ngại gặp phải, sự thay đổi góc nhìn then chốt và sự hình thành của lập luận quyết định. Trong số các bài toán, nổi bật có: 1. **Bài toán xếp chặt hình cầu không gian chiều cao:** Một bài toán tồn tại 46 năm, AI đã cải thiện thành công cận trên của mật độ xếp chặt. 2. **Bài toán về nhóm không sofic:** AI đưa ra một cấu trúc tường minh cho một "nhóm không sofic" hữu hạn sinh, giải đáp câu hỏi tồn tại suốt 27 năm. Các bài toán khác bao gồm các giả thuyết quan trọng trong lý thuyết mã, lý thuyết nhóm, mạch số học, lý thuyết Ramsey và lý thuyết đồ thị cực trị. Sự kiện này được nhiều chuyên gia, như Mo Bavarian của OpenAI, coi là một bước tiến "siêu thực", đánh dấu khoảnh khắc AI chuyển từ việc vật lộn với toán tiểu học sang giải quyết các vấn đề lịch sử, và khiến họ cảm thấy "thời khắc trước kỳ dị (Singularity) có lẽ không còn xa".

marsbit37 phút trước

OpenAI công bố bản thảo cốt lõi 62 trang, AI liên tục phá vỡ mười bài toán ở 'cấp độ Huy chương Fields'

marsbit37 phút trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua CORE

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua CORE (CORE) 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 CORE (CORE) 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 CORE (CORE) của BạnSau khi mua CORE (CORE), 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 CORE (CORE)Giao dịch CORE (CORE) 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 528Xuất bản vào 2024.12.13Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua CORE

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 CORE (CORE) được trình bày dưới đây.

活动图片