# 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.

Gặp gỡ đỉnh cao của Generalist, hút 3 tỷ trong 30 ngày, Qiānxún Zhìnéng đã làm đúng điều gì?

Trong vòng 30 ngày, công ty khởi nghiệp Trung Quốc Qianxun AI (Thiên Tìm Thông Minh) đã huy động thành công 3 tỷ nhân dân tệ (khoảng 30.000 tỷ VND) qua hai vòng gọi vốn liên tiếp, với sự dẫn đầu từ các quỹ đầu tư lớn như Shunwei Capital (của Lôi Quân) và Yunfeng Fund (của Mã Vân). Công ty được đồng sáng lập bởi các chuyên gia hàng đầu về AI, robot và thương mại hóa. Qianxun AI tập trung phát triển mô hình AI "thể hiện" (embodied AI) Spirit v1.5, một mô hình thống nhất Vision-Language-Action (VLA) đầu-cuối. Mô hình này đã vượt qua các đối thủ để đứng đầu bảng xếp hạng RoboChallenge, thể hiện khả năng tổng quát hóa mạnh mẽ cho các tác vụ phức tạp mà không cần đào tạo bổ sung. Chiến lược cốt lõi của họ là áp dụng Định luật Scaling Law (Định luật Mở rộng Quy mô) tương tự như trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): tăng quy mô dữ liệu và mô hình để kích hoạt các khả năng mới. Động cơ dữ liệu đa dạng của họ kết hợp thu thập từ video Internet, vận hành từ xa và đặc biệt là thiết bị đeo tay chi phí thấp, giúp thu thập hơn 200.000 giờ dữ liệu tương tác. Để tạo ra một vòng lặp dữ liệu bền vững, Qianxun AI triển khai robot "Tiểu Mặc" vào các kịch bản thực tế như pha chế cà phê tại JD Mall và kiểm tra pin cho CATL. Những robot này không chỉ thực hiện nhiệm vụ mà còn thu thập dữ liệu chuyên gia từ môi trường thực, liên tục cải thiện mô hình. Cách tiếp cận "đẻ trứng dọc đường" này cho phép họ xác thực khả năng thương mại và thu thập dữ liệu cùng một lúc, định vị họ là một ứng cử viên mạnh mẽ trong cuộc đua AI thể hiện toàn cầu.

marsbit04/07 04:13

Gặp gỡ đỉnh cao của Generalist, hút 3 tỷ trong 30 ngày, Qiānxún Zhìnéng đã làm đúng điều gì?

marsbit04/07 04:13

Tài liệu mật 70 trang cáo buộc đầu tiên 'nói dối', Altman nói với Hội đồng quản trị 'Tôi không thể thay đổi tính cách của mình'

Theo điều tra của Ronan Farrow và Andrew Marantz trên The New Yorker, hai tài liệu nội bộ chưa từng công bố của OpenAI đã tiết lộ những cáo buộc nghiêm trọng nhắm vào CEO Sam Altman. Tài liệu 70 trang từ cựu khoa học trưởng Ilya Sutskever liệt kê hành vi "nói dối có hệ thống" của Altman, bao gồm xuyên tạc sự thật với hội đồng quản trị và lừa dối đồng nghiệp về quy trình an ninh. Sutskever nhận định: "Sam không phải là người nên nắm giữ quyền lực". Ghi chép 200 trang của cựu nhân viên Dario Amodei mô tả Altman phủ nhận các điều khoản hợp đồng đã tồn tại với Microsoft ngay cả khi bị đối chất. Báo cáo cũng tiết lộ: cuộc điều tra độc lập sau khi Altman tái đảm nhận chức vụ không có báo cáo bằng văn bản; nhóm nghiên cứu AI an toàn chỉ nhận 1-2% tài nguyên tính toán cam kết; và từng có kế hoạch cho các quốc gia đấu giá mua công nghệ AI. Trong một cuộc gọi với hội đồng quản trị, khi bị yêu cầu thừa nhận thói quen lừa dối, Altman trả lời: "Tôi không thể thay đổi tính cách của mình". Một số cựu cộng sự mô tả anh là "kẻ xã hội đen". Altman phủ nhận lừa dối có chủ đích, cho rằng đó là sự "thích ứng thiện chí" với môi trường biến đổi nhanh.

marsbit04/06 14:26

Tài liệu mật 70 trang cáo buộc đầu tiên 'nói dối', Altman nói với Hội đồng quản trị 'Tôi không thể thay đổi tính cách của mình'

marsbit04/06 14:26

Đội ngũ nghiên cứu Đại học Chiết Giang đề xuất hướng đi mới: Dạy cách thức não người hiểu thế giới cho AI

Nhóm nghiên cứu Đại học Chiết Giang công bố một phương pháp mới trên Nature Communications, chỉ ra rằng khi mô hình AI (như SimCLR, CLIP, DINOv2) mở rộng quy mô tham số, khả năng nhận diện vật thể cụ thể tăng (từ 74.94% lên 85.87%), nhưng hiểu khái niệm trừu tượng lại giảm (từ 54.37% xuống 52.82%). Khác với não người tự động phân loại theo cấp bậc (ví dụ: chim → động vật), mô hình AI dựa nhiều vào đặc trưng bề mặt và dữ liệu huấn luyện. Giải pháp của nhóm là sử dụng tín hiệu não người (ghi lại khi xem ảnh) để huấn luyện mô hình, giúp nó học cách tổ chức khái niệm như não người. Kết quả cho thấy khoảng cách giữa biểu diễn mô hình và não giảm rõ rệt, đồng thời khả năng học ít mẫu và xử lý tình huống mới tăng 20.5%, vượt cả mô hình lớn hơn. Nghiên cứu chuyển hướng từ "lớn hơn là tốt hơn" sang "cấu trúc tốt hơn là thông minh hơn", nhấn mạnh việc xây dựng cấu trúc nhận thức gần với con người để AI có khả năng tư duy trừu tượng và thích ứng linh hoạt. Hướng đi này cũng phù hợp với xu hướng phát triển AI agent có khả năng tự học và tiến hóa trong môi trường thực tế.

marsbit04/05 04:42

Đội ngũ nghiên cứu Đại học Chiết Giang đề xuất hướng đi mới: Dạy cách thức não người hiểu thế giới cho AI

marsbit04/05 04:42

Sau khi một tên lửa đánh trúng trung tâm dữ liệu của Amazon

Ngày 3/4, một trung tâm dữ liệu của Amazon tại Bahrain bị tên lửa tấn công, theo nhiều nguồn tin. Đây là đợt tấn công thứ hai trong một tháng, sau sự cố tại các cơ sở của hãng ở UAE hồi đầu tháng 3. Các vụ tấn công này khiến các dịch vụ trực tuyến như ngân hàng, thanh toán và giao đồ ăn tại địa phương bị tê liệt, đồng thời làm dấy lên lo ngại về an ninh của cơ sở hạ tầng kỹ thuật số chiến lược. Thiệt hại vật chất ước tính lên tới hàng tỷ USD, bao gồm chi phí thay thế thiết bị và doanh thu mất đi. Mặc dù quy mô hiện tại của các trung tâm dữ liệu ở Trung Đông còn nhỏ (chỉ chiếm khoảng 1% công suất toàn cầu) và chưa ảnh hưởng đến nguồn cung điện toán tổng thể, nhưng các chuyên gia cảnh báo rủi ro địa chính trị có thể làm tăng chi phí vận hành. Các công ty có thể phải chuyển sang các giải pháp dự phòng đắt đỏ hơn, chi phí năng lượng và bảo hiểm cũng có nguy cơ tăng cao. Về lâu dài, các khoản đầu tư vào điện toán trong khu vực có thể được đánh giá lại một cách thận trọng, và trọng tâm đầu tư có thể dịch chuyển sang những khu vực an toàn hơn. Sự kiện này nhấn mạnh sự cần thiết phải đánh giá lại chi phí an ninh vật lý cho cơ sở hạ tầng số, một yếu tố có thể sớm vượt qua cả giá trị của chính những con chip.

marsbit04/03 13:23

Sau khi một tên lửa đánh trúng trung tâm dữ liệu của Amazon

marsbit04/03 13:23

DeepSeek ngừng hoạt động 12 giờ, năng lực tính toán của mô hình lớn nội địa đã không theo kịp tham vọng?

Tối ngày 29/3, DeepSeek - một trong những nhà phát triển mô hình AI lớn hàng đầu Trung Quốc, đã trải qua sự cố gián đoạn dịch vụ kéo dài 12 giờ. Người dùng không thể đăng nhập, hội thoại bị ngắt quãng và hệ thống liên tục báo lỗi "máy chủ quá tải". Dù nguyên nhân ban đầu được cho là do lượng người dùng quá lớn, nhưng thực tế không có sự bùng nổ đột biến về lưu lượng. Thay vào đó, sự cố này phản ánh một vấn đề cốt lõi hơn: **cơ sở hạ tầng điện toán đang không theo kịp tốc độ phát triển của mô hình AI**. Các mô hình ngày càng mạnh mẽ với khả năng xử lý ngữ cảnh dài, đa phương tiện và suy luận phức tạp, dẫn đến nhu cầu tính toán tăng vọt. Bên cạnh đó, sự xuất hiện của các ứng dụng tự động (Agent) như "nuôi tôm hùm" - hoạt động với tần suất gọi API cực cao - đã trở thành "bộ khuếch đại" tiêu thụ tài nguyên, gây áp lực lớn lên hệ thống. Sự kiện này cũng xảy ra trong bối cảnh DeepSeek chuẩn bị ra mắt phiên bản V4 với khả năng mở rộng ngữ cảnh lên hàng triệu token và tăng cường đa phương tiện. Điều này càng đặt ra bài toán về khả năng mở rộng hạ tầng. Sự cố của DeepSeek không chỉ là một trục trặc kỹ thuật đơn thuần, mà còn là tín hiệu cho thấy ngành AI đang chuyển từ cuộc đua về "mô hình" sang cuộc cạnh tranh về "cơ sở hạ tầng" - nơi ổn định, khả năng mở rộng và hiệu quả chi phí sẽ quyết định thành công.

marsbit04/03 12:25

DeepSeek ngừng hoạt động 12 giờ, năng lực tính toán của mô hình lớn nội địa đã không theo kịp tham vọng?

marsbit04/03 12:25

活动图片