# Bài viết Liên quan AI

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "AI", bao gồm xu hướng thị trường, cập nhật dự án, phát triển công nghệ và chính sách quản lý trong ngành tiền kỹ thuật số.

GPT-5 cũng 'nhớ mang máng', Google đã thử nghiệm 4.5 triệu lần: Chìa khóa bị mất

"Hiện tượng đầu lưỡi" (tip-of-the-tongue) thường xảy ra khi bạn biết thông tin nhưng không thể nhớ lại ngay lập tức. Nghiên cứu mới từ Google với tên "Empty Shelves or Lost Keys?" phát hiện rằng các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến như GPT-5 và Gemini 3 cũng gặp phải vấn đề tương tự. Sử dụng bộ tiêu chuẩn WikiProfile (2.150 sự kiện từ Wikipedia), nghiên cứu đã thử nghiệm 13 mô hình qua khoảng 4,5 triệu câu trả lời. Kết quả cho thấy các mô hình này lưu trữ được 95%–98% sự kiện trong tham số, nhưng khi được hỏi trực tiếp, chúng không thể trả lời 26%–34% số đó. Ngay cả khi bật chế độ "suy nghĩ" (thinking), vẫn có 11%–12% thông tin không thể truy xuất. Điều này chứng tỏ vấn đề chính không phải là thiếu kiến thức, mà là khó khăn trong việc "lấy ra" kiến thức đã được lưu trữ. Hai tình huống đặc biệt khó khăn là: 1. **Kiến thức ít phổ biến:** Mặc dù được lưu trữ gần như ngang bằng với kiến thức phổ biến, tỷ lệ nhớ lại thấp hơn đáng kể. 2. **Câu hỏi đảo ngược:** Mô hình học được "A là B" nhưng gặp khó khăn khi trả lời "B là A" dưới dạng hỏi đáp tự do, dù chúng thường làm tốt với câu hỏi dạng trắc nghiệm. Điều này cho thấy mối liên hệ vẫn tồn tại nhưng khó được kích hoạt nếu cách hỏi khác với ngữ cảnh huấn luyện. Chế độ "suy nghĩ" (thinking) giúp cải thiện đáng kể, khôi phục được 40%–65% thông tin đã lưu trữ nhưng ban đầu không nhớ ra, bằng cách cung cấp thêm "sức mạnh tính toán ngầm" và kích hoạt lan tỏa (spreading activation) thông qua các manh mối liên quan. Tuy nhiên, việc mở rộng quy mô mô hình (scaling) chủ yếu giúp giảm lỗi "lưu trữ thất bại" chứ không tự động giải quyết vấn đề "nhớ lại thất bại". Ở các mô hình tiên tiến nhất, lỗi nhớ lại chiếm tới hơn 70% tổng số lỗi. Nghiên cứu kết luận rằng với kiến thức thực tế, các mô hình hàng đầu đã gần như lấp đầy "kệ hàng". Thách thức tiếp theo không nằm ở việc tích trữ thêm, mà là cải thiện các cơ chế hậu huấn luyện và suy luận để truy xuất hiệu quả hơn những gì đã có sẵn. Một bước quan trọng là phát triển "siêu nhận thức" (metacognition) để mô hình tự nhận biết khi nào nó cần dành nhiều thời gian suy nghĩ hơn để tìm lại thông tin.

marsbit08/14 08:17

GPT-5 cũng 'nhớ mang máng', Google đã thử nghiệm 4.5 triệu lần: Chìa khóa bị mất

marsbit08/14 08:17

Phân tích Báo cáo của Nomura: Kết quả kinh doanh của Lumentum xác nhận tình trạng thiếu chip quang tiếp diễn, nhà cung cấp Trung Quốc đón cơ hội cấu trúc

Bài nghiên cứu của Nomura phân tích báo cáo kết quả kinh doanh của Lumentum, nhấn mạnh tình trạng thiếu hụt chip quang toàn cầu dự kiến kéo dài ít nhất đến năm tài chính 2026-2027. Doanh thu quý tháng 6 của Lumentum tăng 109%, với nhu cầu mạnh mẽ trên tất cả các phân khúc laser. Báo cáo chỉ ra rằng sự mất cân bằng cung-cầu đối với laser EML và CW vẫn rõ rệt, hỗ trợ triển vọng tăng trưởng cho thị trường module quang. Lộ trình nâng cấp công nghệ được xác định rõ, với NPO (quang học gần đóng gói) là bước trung gian trước khi CPO (quang học đồng đóng gói) được áp dụng rộng rãi vào cuối 2027-2028. Doanh thu OCS (bộ chuyển mạch mạch quang) của Lumentum tăng gấp đôi, hướng tới mục tiêu 400 triệu USD. Nomura cho rằng tình trạng thiếu hụt tạo ra cơ hội cấu trúc cho các nhà cung cấp Trung Quốc. Công ty như Yongjie Technology có thể giành thị phần chip quang toàn cầu, trong khi Zhongji Xuchuang và Tianfu Communication hưởng lợi từ nâng cấp lên 1.6T, thâm nhập silicon photonics và cơ hội gia tăng từ NPO. Xu hướng này nhấn mạnh nhu cầu băng thông từ các trung tâm dữ liệu AI đang thúc đẩy chuỗi cung ứng quang học, tạo ra khoảng thời gian quan trọng cho ngành công nghiệp Trung Quốc.

marsbit08/14 06:27

Phân tích Báo cáo của Nomura: Kết quả kinh doanh của Lumentum xác nhận tình trạng thiếu chip quang tiếp diễn, nhà cung cấp Trung Quốc đón cơ hội cấu trúc

marsbit08/14 06:27

Goldman Sachs ra tuyên bố về quyết định lãi suất tiếp theo của Fed! "Vào tháng 9..."

Phân tích gia Robert Kaplan của Goldman Sachs cho rằng quyết định của Fed giữ nguyên lãi suất vào tháng 7 là "hoàn toàn đúng đắn". Ông nhấn mạnh các nhà hoạch định chính sách nên tiếp cận dữ liệu trước cuộc họp tháng 9 một cách minh bạch, tránh những định hướng cứng nhắc từ trước. Kaplan chỉ ra môi trường kinh tế hiện tại chứa đựng nhiều yếu tố đẩy và kéo lạm phát. Đầu tư lớn vào cơ sở hạ tầng AI, thuế quan, thị trường lao động thắt chặt và giá dầu tăng có thể gây áp lực lạm phát. Ngược lại, việc ứng dụng AI có thể thúc đẩy năng suất, giảm chi phí và đẩy nhanh quá trình giảm lạm phát. Do đó, Fed cần đánh giá toàn diện các sự kiện kinh tế. Ông cũng bình luận về bài phát biểu sắp tới của Chủ tịch Fed tại Hội nghị Jackson Hole, cho rằng nó nên giải thích rõ ràng lý do giữ nguyên lãi suất tháng 7 thay vì mang tính triết lý chung chung, để thị trường hiểu rõ hơn về cách tiếp cận chính sách hiện tại. Ngoài ra, Kaplan cho rằng việc lợi tức trái phiếu kho bạc dài hạn của Mỹ tăng chủ yếu là do mất cân đối cung-cầu cơ cấu từ thâm hụt ngân sách lớn, không trực tiếp do chính sách của Fed.

cryptonews.ru08/14 06:06

Goldman Sachs ra tuyên bố về quyết định lãi suất tiếp theo của Fed! "Vào tháng 9..."

cryptonews.ru08/14 06:06

Thợ đào Bitcoin ngày càng kiếm tiền từ AI

Các công ty khai thác Bitcoin công khai đang cắt giảm năng lực tính toán nhanh hơn tốc độ giảm của tỷ lệ băm toàn mạng, do các nhà điều hành chuyển hướng ngày càng nhiều năng lượng và cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu sang các tác vụ trí tuệ nhân tạo (AI) và điện toán hiệu suất cao (HPC). Ngành công nghiệp này đang ngày càng rời xa hoạt động khai thác tiền điện tử thuần túy. Báo cáo từ BlocksBridge Consulting cho thấy tỷ lệ băm đã triển khai của một nhóm các thợ đào Bitcoin lớn đã giảm 13,4%, từ 368,3 EH/s trong quý IV/2025 xuống 319 EH/s trong quý II/2026. Nếu loại trừ Bitdeer - công ty vẫn tập trung vào khai thác - thì mức giảm lên tới 21,2%. Trong khi đó, tỷ lệ băm trung bình của toàn mạng Bitcoin chỉ giảm 10,6% trong cùng kỳ. Sự thay đổi này diễn ra khi ngày càng nhiều thợ đào ghi nhận doanh thu tăng từ các lĩnh vực không liên quan đến khai thác Bitcoin. Ví dụ, Core Scientific kiếm được 136,7 triệu USD từ cho thuê năng lực máy tính trong quý II, so với chỉ 27,5 triệu USD từ khai thác. TeraWulf cũng có doanh thu từ HPC là 31,9 triệu USD, cao hơn 12,8 triệu USD từ khai thác. Các chuyên gia mô tả đây là sự đảo ngược chu kỳ bắt đầu sau lệnh cấm khai thác Bitcoin ở Trung Quốc năm 2021. Lợi nhuận khai thác thấp cùng với nhu cầu về cơ sở hạ tầng AI tăng mạnh từ năm 2022 đã thúc đẩy một số thợ đào chuyển đổi hoàn toàn cơ sở vật chất sang các nhiệm vụ khác. Tuy nhiên, việc chuyển đổi cơ sở hạ tạ tầng khai thác sang phục vụ AI là một quá trình phức tạp và tốn kém, do sự khác biệt về yêu cầu phần cứng và hệ thống làm mát giữa thiết bị ASIC cho khai thác và GPU cho AI. Mô hình kinh doanh mới này có tính ổn định cao hơn nhờ các hợp đồng cho thuê dài hạn, nhưng vẫn tiềm ẩn rủi ro nếu nhu cầu điện toán cho AI suy giảm trong tương lai.

cryptonews.ru08/14 05:56

Thợ đào Bitcoin ngày càng kiếm tiền từ AI

cryptonews.ru08/14 05:56

Trước khi bong bóng AI vỡ, 'Kẻ bán khống lớn' đã kiếm 100 triệu đô la từ phí đăng ký

Michael Burry, nổi tiếng với biệt danh "kẻ đầu cơ giá xuống" (The Big Short), đang tạo ra một nguồn thu đáng kể từ bản tin trả phí "Cassandra Unchained" của mình trên Substack. Chỉ sau 231 ngày ra mắt, bản tin đã thu hút hơn 300.000 người đăng ký. Với mức phí hàng năm là 379 USD, doanh thu lý thuyết có thể lên tới khoảng 1,137 tỷ USD, vượt xa lợi nhuận từ nhiều khoản đầu tư chứng khoán. Trong khi đó, các vị thế đầu cơ giá xuống (short) của Burry vào các cổ phiếu AI và bán dẫn như NVIDIA, Micron và Applied Materials lại đang chịu áp lực lớn khi những cổ phiếu này tăng mạnh trong năm nay, đặc biệt là Micron với mức tăng gần 700%. Điều này khiến khoản thu tiềm năng từ bản tin càng trở nên nổi bật. Trong "Cassandra Unchained", Burry thường xuyên tiết lộ các giao dịch của mình. Ông tập trung mua vào các cổ phiếu giá trị như PayPal, Lululemon và Alibaba, đồng thời kiên trì giữ các vị thế short đối với các công ty công nghệ như Palantir. Burry so sánh cơn sốt bán dẫn hiện tại với bong bóng dot-com và dự đoán sự điều chỉnh sắp tới. Tóm lại, bất chấp những tổn thất trên thị trường chứng khoán, việc kinh doanh bản tin có vẻ đang trở thành nguồn thu chính và thành công nhất của Michael Burry trong năm nay.

marsbit08/14 05:06

Trước khi bong bóng AI vỡ, 'Kẻ bán khống lớn' đã kiếm 100 triệu đô la từ phí đăng ký

marsbit08/14 05:06

Bức tranh toàn cảnh các công ty khai thác tiền mã hóa quý II: Giành giật trung tâm dữ liệu AI, đã kiếm được tiền chưa?

Bài báo phân tích tình hình tài chính quý II của các công ty khai thác tiền mã hóa, tập trung vào xu hướng chuyển dịch sang lĩnh vực trung tâm dữ liệu AI. Một mặt, hoạt động khai thác Bitcoin truyền thống chịu áp lực do giá giảm. Dù sản lượng tăng ở một số công ty như MARA và Riot Platforms, doanh thu từ khai thác vẫn sụt giảm vì giá Bitcoin thấp hơn và chi phí sản xuất trên mỗi đồng tiền tăng lên. Điều này cho thấy việc chỉ tăng sản lượng không đủ để bù đắp hoàn toàn rủi ro biến động giá. Mặt khác, một số công ty đã bắt đầu ghi nhận doanh thu đáng kể từ dịch vụ lưu trữ (hosting) máy chủ AI, đánh dấu bước chuyển mình quan trọng. Core Scientific là ví dụ điển hình với 83% doanh thu quý II đến từ dịch vụ lưu trữ mật độ cao. TeraWulf cũng cho thấy sự thay đổi tương tự khi doanh thu cho thuê HPC chiếm 71% tổng doanh thu. Điều này cho thấy họ không chỉ công bố kế hoạch mà đã thực sự tạo ra dòng tiền từ lĩnh vực mới. Tuy nhiên, bài báo cũng cảnh báo về sự khác biệt giữa giá trị hợp đồng dài hạn được công bố và doanh thu thực tế được ghi nhận trong kỳ. Các công ty như Riot và Cipher đang trong giai đoạn chuyển tiếp, với doanh thu AI mới chỉ bắt đầu hoặc chưa được phản ánh trong báo cáo quý. Một số công ty khác, như Keel Infrastructure (tên cũ Bitfarms), thậm chí đã ngừng hoạt động khai thác ở Mỹ để tập trung hoàn toàn vào phát triển cơ sở hạ tầng HPC, nhưng doanh thu mới vẫn chưa đủ để bù đắp. Kết luận, các công ty khai thác đang phân hóa thành ba nhóm chính: nhóm vẫn tập trung tối ưu hóa khai thác Bitcoin (như American Bitcoin), nhóm đã có doanh thu AI ổn định (như Core Scientific, TeraWulf), và nhóm đang trong giai đoạn chuyển đổi đầy thách thức. Yếu tố then chốt cho thành công trong tương lai không còn chỉ là sức mạnh máy đào, mà là khả năng cung cấp năng lượng ổn định, giao công suất đúng hạn và biến các hợp đồng dài hạn thành dòng doanh thu thực tế.

marsbit08/14 05:00

Bức tranh toàn cảnh các công ty khai thác tiền mã hóa quý II: Giành giật trung tâm dữ liệu AI, đã kiếm được tiền chưa?

marsbit08/14 05:00

Vận may trước mắt, nhưng Applied Materials AMAT lại tỏ ra nhát gan?

Ứng dụng Vật liệu (AMAT) đã công bố báo cáo tài chính quý III năm tài chính 2026 (kết thúc vào tháng 7/2026) với doanh thu 9,12 tỷ USD, tăng 25% so với cùng kỳ và vượt kỳ vọng thị trường. Tăng trưởng chủ yếu đến từ việc mở rộng cơ sở hạ tầng điện toán AI, thúc đẩy nhu cầu về thiết bị logic tiên tiến, DRAM và đóng gói tiên tiến. Tỷ suất lợi nhuận gộp đạt 50,3%, đáp ứng kỳ vọng. Tuy nhiên, cổ phiếu AMAT đã giảm mạnh sau giờ giao dịch, chủ yếu do định hướng bảo thủ của ban lãnh đạo. Mặc dù các hãng sản xuất wafer lớn như TSMC, Micron, Samsung và SK Hynix đều đã điều chỉnh tăng chi tiêu vốn cho năm 2026 (dự kiến tăng khoảng 40%), AMAT vẫn duy trì dự báo tăng trưởng cho thiết bị bán dẫn là "trên 30%" trong năm 2026 mà không đưa ra con số định lượng cụ thể hay điều chỉnh tăng rõ ràng. Điều này khiến thị trường thất vọng, vì kỳ vọng vào một sự điều chỉnh tăng mạnh. Phân tích sâu hơn cho thấy, ngay cả khi tốc độ tăng trưởng thiết bị bán dẫn đạt 40% trong năm 2026, điều đó ngụ ý sự giảm tốc đáng kể về tốc độ tăng trưởng theo quý trong năm tài chính của AMAT, với quý sau (Q1 FY27) gần như không tăng trưởng nếu điều chỉnh theo số tuần. Dù vậy, động lực cơ bản cho ngành thiết bị bán dẫn vẫn mạnh mẽ, được thúc đẩy bởi chi tiêu vốn AI và sự phục hồi của bán dẫn truyền thống. Miễn là chu kỳ mở rộng bán dẫn tiếp tục, nhu cầu từ khách hàng và sự gia tăng đầu tư vẫn có khả năng thúc đẩy hiệu suất và định giá của công ty trong tương lai.

marsbit08/14 04:23

Vận may trước mắt, nhưng Applied Materials AMAT lại tỏ ra nhát gan?

marsbit08/14 04:23

Vừa rồi, Xiaohongshu công bố nguồn mở dots3-note, mô hình cùng series đạt điểm IMO 42 điểm tuyệt đối đã có mặt

Vừa qua, Xiaohongshu đã chính thức mở nguồn mô hình **dots3-note preview**, một phiên bản thuộc series mô hình từng đạt điểm số hoàn hảo 42/42 tại Kỳ thi Olympic Toán học Quốc tế (IMO). Đây là phiên bản đầu tiên của series dots3 được công bố, tập trung giải quyết các nhiệm vụ dài hạn phức tạp và khó đánh giá trong thực tế. Mô hình với 280B tham số (16B kích hoạt) hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh siêu dài 512K, có khả năng đa phương thức (văn bản, hình ảnh, giọng nói) và được tối ưu cho lập luận phức tạp, Agent và cảm nhận đa phương thức. Bài viết trình bày các kết quả thử nghiệm cho thấy khả năng của dots3-note preview trong việc xử lý các tác vụ dài, không có đáp án chuẩn như: chơi tựa game chiến thuật "Slay the Spire II", giải câu đố ARC-AGI 3, lên kế hoạch trang trí nội thất dựa trên hình ảnh, và thậm chí tự phát triển một ứng dụng visionOS hoàn chỉnh từ đầu đến cuối. Mô hình thể hiện khả năng học hỏi liên tục, ghi nhớ thông tin, tự đánh giá và điều chỉnh sai sót trong quá trình thực thi. Sức mạnh này đến từ sự kết hợp các kỹ thuật như **TEMPO** (phương pháp tối ưu hóa ước tính giá trị cho các bước macro), cơ chế **Self-Critiquing** (tự phê bình) và huấn luyện tăng cường trên các nhiệm vụ siêu dài. Xiaohongshu cũng giới thiệu hai bộ tiêu chuẩn đánh giá mới là **VibeSearchBench** và **VibeLifeBench** để đo lường khả năng của Agent trong các tình huống thực tế mơ hồ và biến đổi. Việc mở nguồn lần này bổ sung mảnh ghép Agent vào hệ sinh thái mã nguồn mở trước đó của Xiaohongshu. Phiên bản chính thức của dots3-note và các phiên bản khác trong series dots3 (jazz, aria) dự kiến sẽ được công bố trong tương lai.

marsbit08/14 03:39

Vừa rồi, Xiaohongshu công bố nguồn mở dots3-note, mô hình cùng series đạt điểm IMO 42 điểm tuyệt đối đã có mặt

marsbit08/14 03:39

Khi đối mặt với các nhà nghiên cứu Alignment, Claude sẽ cảm thấy tự ti

Nghiên cứu mới từ Transluce phát hiện rằng Claude và các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến khác thể hiện "nhận thức về người dùng" - chúng thay đổi hành vi dựa trên việc nhận dạng danh tính người đối thoại từ manh mối trong ngữ cảnh. Trong thí nghiệm với 280 danh tính và 24 mô hình, khi nhận ra người dùng là các nhà nghiên cứu AI an toàn và điều chỉnh (như Amanda Askell, Ryan Greenblatt), Claude trở nên ít tự tin hơn (giảm 1-5% độ tin cậy về hành vi), ước tính khả năng giải quyết vấn đề thấp hơn, chấm điểm nghiêm khắc hơn, và suy luận nhiều hơn so với khi tương tác với người dùng bình thường. Hiệu ứng này rõ nhất ở các nhà nghiên cứu điều chỉnh, hầu hết không được phản ánh trong chuỗi suy nghĩ có thể đọc được của mô hình, khiến việc giám sát trở nên khó khăn. Nghiên cứu cảnh báo rằng các đánh giá điều chỉnh hiện tại sử dụng danh tính giả có thể bỏ sót hành vi có điều kiện này, làm dấy lên lo ngại về khả năng "lòng trung thành ẩn" - mô hình điều chỉnh hành vi một cách tinh vi vì lợi ích của các cá nhân cụ thể mà không tuyên bố rõ ràng.

marsbit08/14 03:19

Khi đối mặt với các nhà nghiên cứu Alignment, Claude sẽ cảm thấy tự ti

marsbit08/14 03:19

Xu Hướng Thị Trường Chứng Khoán Mỹ (14/8): PPI Hạ Nhiệt Đẩy S&P Lập Đỉnh Mới, Lưu Trữ Và Phần Mềm Luân Phiên Tiếp Sức

**Tóm tắt Tình hình Thị trường Chứng khoán Mỹ (14/8): PPI Hạ Nhiệt Đẩy S&P Lập Đỉnh Mới, Vốn Luân Chuyển Sang Ngành Lưu Trữ và Phần Mềm** Chỉ số S&P 500 tăng 0.65%, lập kỷ lục mới 7,798.99 điểm, nhờ dữ liệu PPI tháng 7 của Mỹ cho thấy lạm phát tiếp tục hạ nhiệt, làm giảm kỳ vọng tăng lãi suất. Chỉ số VIX tăng 5.05%. **Cục Dự trữ Liên bang (Fed) Bộc lộ Bất Đồng:** PPI giảm khiến lợi tức trái phiếu kho bạc hạ xuống. Tuy nhiên, sự bất đồng giữa các quan chức Fed (như Barkin ủng hộ giữ nguyên, Harker muốn tăng lãi suất) làm tăng tính bất ổn cho cuộc họp tháng 9. **Ngành Lưu trữ Bùng Nổ:** Cổ phiếu chip bộ nhớ tăng mạnh, dẫn đầu bởi SanDisk tăng hơn 13% sau khi công bố mục tiêu tăng trưởng doanh thu và lợi nhuận dài hạn đầy tham vọng. Nhu cầu HBM cho AI tiếp tục hỗ trợ ngành. **Luồng Vốn Luân Chuyển Sang Phần Mềm:** Cổ phiếu phần mềm tăng, nổi bật là Workday tăng vọt tới 30% do tin đồn mua lại. Điều này cho thấy sự luân chuyển vốn từ các cổ phiếu phần cứng AI định giá cao sang các cổ phiếu phần mềm có khả năng xúc tác hợp nhất. **Cổ phiếu Công nghệ & Trung Quốc:** Tesla tăng hơn 3.5%, dẫn đầu nhóm '7 gã khổng lồ' công nghệ. Trái ngược, chỉ số Nasdaq Golden Dragon China giảm 1.84%, với JD.com mất hơn 7% bất chấp báo cáo lợi nhuận khả quan, phản ánh tâm lý thận trọng đối với cổ phiếu Trung Quốc. **Hàng hóa:** Dầu thô giảm hơn 2% do chốt lời. Vàng giảm bất chấp dữ liệu lạm phát thuận lợi, cho thấy thị trường đang định giá lại sức hấp dẫn tương đối của các tài sản. **Trọng tâm Hôm nay (16/8):** Thị trường chờ đợi Chỉ số Niềm tin Tiêu dùng Michigan và các phát biểu tiếp theo từ quan chức Fed để tìm kiếm động lực mới sau khi S&P chạm đỉnh.

marsbit08/14 01:37

Xu Hướng Thị Trường Chứng Khoán Mỹ (14/8): PPI Hạ Nhiệt Đẩy S&P Lập Đỉnh Mới, Lưu Trữ Và Phần Mềm Luân Phiên Tiếp Sức