# Bài viết Liên quan Thuật toán

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "Thuật toán", 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.

Ba công cụ AI dự đoán giá XRP ngày 1 tháng 8

Trong tháng 7, khi Bitcoin giảm giá, XRP cũng không thể hiện tốt. Hiện tại, token này đang được giao dịch quanh mốc 1,1 USD. Để dự báo xu hướng giá, bài viết đã tham khảo ý kiến từ ba công cụ dự đoán AI khác nhau về giá XRP cho tháng 8/2026. AI đầu tiên từ CoinCodex, dựa trên mô hình toán học và mô hình lịch sử, dự báo một kịch bản lạc quan. Theo đó, giá trung bình của XRP trong tháng 8/2026 có thể đạt 1,52 USD, với mức sàn không dưới 1,21 USD. AI thứ hai từ Changelly, với cách tiếp cận kỹ thuật bảo thủ hơn, đưa ra dự báo ôn hòa. Công cụ này kỳ vọng giá trung bình của XRP sẽ là 1,18 USD và giá cao nhất khó có thể vượt quá 1,21 USD, cho thấy khả năng củng cố và đi ngang. AI thứ ba từ DigitalCoinPrice, phân tích các chỉ số kinh tế vĩ mô và khối lượng giao dịch, tỏ ra thận trọng nhất. Nó dự đoán giá XRP sẽ ổn định với mức trung bình và mức cao nhất cùng là 1,11 USD, báo hiệu một thị trường ít biến động. Tóm lại, ba công cụ AI đưa ra ba viễn cảnh khác nhau: tăng mạnh, tăng nhẹ và đi ngang. Điều này nhấn mạnh rằng không có dự báo nào là chắc chắn tuyệt đối trên thị trường tiền mã hóa, và nhà đầu tư luôn cần thực hiện nghiên cứu riêng và ý thức được các rủi ro.

cryptonews.ru2 ngày trước 16:42

Ba công cụ AI dự đoán giá XRP ngày 1 tháng 8

cryptonews.ru2 ngày trước 16:42

AI Toán học của Đại học Thanh Hoa đã đến, từ ý tưởng đến định lý, tham gia hoàn thành bài báo 84 trang về thuật toán lượng tử

AI toán học từ Đại học Thanh Hoa đã xuất hiện, không chỉ để giải các bài toán đã biết mà còn tham gia sâu vào quá trình nghiên cứu tiền đề, từ ý tưởng mơ hồ đến định lý hoàn chỉnh. Hệ thống tác nhân thông minh AIM (trực thuộc Viện Nghiên cứu Công nghiệp Thông minh - AIR) do nhóm Giáo sư Lưu Dương phát triển đã hỗ trợ đắc lực trong một nghiên cứu thuật toán lượng tử dài 84 trang với sự tham gia của nghiên cứu sinh Vương Ngạn Kiều và trợ lý giáo sư Lưu Cẩm Bằng. Nghiên cứu bắt đầu từ một trực giác: "Phép xấp xỉ hữu tỉ liệu có thể trở thành một nguyên tắc thiết kế thuật toán lượng tử không?" AIM giúp mở rộng các hướng đi tiềm năng, tổ chức định lý, phát thảo chứng minh và phân tích độ phức tạp. Con người đóng vai trò then chốt trong việc sàng lọc hướng nghiên cứu, kiểm tra giả định và sửa chữa suy luận. Quy trình cộng tác này bao gồm năm bước: Mở rộng đường hướng, Cổng giá trị con người, Hình thành định lý, Kiểm toán độ phức tạp, và Xác minh tích hợp. Kết quả là thuật toán lượng tử "Nhúng dấu" (Sign Embedding) được đề xuất, cung cấp một khung thống nhất cho các bài toán phương trình ma trận (Sylvester, Lyapunov, Riccati) và hàm ma trận. Nghiên cứu minh họa một mô hình hợp tác hiệu quả: AI tăng cường mật độ khám phá và hiệu suất suy diễn, trong khi nhà nghiên cứu giữ vai trò quyết định trong đánh giá giá trị, giả định và đóng góp cuối cùng. Điều này cho thấy tiềm năng của AI trong việc hỗ trợ toàn bộ quy trình nghiên cứu lý thuyết, chứ không chỉ dừng lại ở các nhiệm vụ cục bộ.

marsbit07/10 02:55

AI Toán học của Đại học Thanh Hoa đã đến, từ ý tưởng đến định lý, tham gia hoàn thành bài báo 84 trang về thuật toán lượng tử

marsbit07/10 02:55

IOSG: Đếm ngược tới Q-Day, Liệu Máy tính Lượng tử có Chấm dứt Tiền điện tử?

Bài viết phân tích mối đe dọa của máy tính lượng tử đối với tiền mã hóa và blockchain, đặc biệt nhấn mạnh "Ngày Q" - thời điểm máy tính lượng tử đủ mạnh để phá vỡ các thuật toán mã hóa khóa công khai hiện tại như RSA và ECC, dự kiến trong khoảng 2030-2045. Nguy cơ chính: Thuật toán Shor có thể "dịch ngược" khóa riêng từ khóa công khai đã lộ trên chuỗi (ví dụ: các địa chỉ Bitcoin cũ), đe dọa trực tiếp tài sản. Mối đe dọa này là bài kiểm tra cực hạn đối với ba nguyên tắc nền tảng của blockchain: sổ cái công khai, tài sản không thể đảo ngược và tự quản lý khóa riêng. Giải pháp: Mật mã hậu lượng tử (PQC), như các thuật toán dựa trên Lattice (ML-KEM, ML-DSA) và Hash-based (SLH-DSA), đang được chuẩn hóa (NIST) và triển khai. Các chiến lược như triển khai lai (hybrid) và tính linh hoạt mật mã (crypto-agility) là chìa khóa. Thách thức cho Bitcoin: Tập trung vào các UTXO có khóa công khai đã lộ (ví dụ: P2PK cũ). Việc di cư gặp thách thức kỹ thuật (chữ ký PQC lớn gấp trăm lần) và nhất là thách thức quản trị xã hội: xử lý thế nào với tài sản "legacy" không di chuyển - giữa nguyên tắc "bất khả xâm phạm" và nguy cơ bị tấn công. Thách thức cho Ethereum: Phức tạp hơn với việc cần nâng cấp toàn bộ ngăn xếp: tài khoản người dùng (EOA), chữ ký đồng thuận (BLS), lớp dữ liệu (KZG) và hệ thống proof ZK. Lộ trình "Lean" tận dụng Tài khoản Trừu tượng (AA) và L2 làm bãi thử nghiệm, đồng thời phát triển các giải pháp nén chữ ký (như leanVM). Kết luận: Máy tính lượng tử không phải "ngày tận thế" cho crypto, mà là một áp lực tái thiết hệ thống mật mã. Cửa sổ di cư thoải mái chỉ còn 5-8 năm. Rủi ro thực sự không nằm ở công nghệ mà ở khả năng phối hợp toàn bộ hệ sinh thái (từ giao thức, ví, sàn đến quản trị) để hoàn thành quá trình chuyển đổi phức tạp này trước Ngày Q. Thị trường có thể định giá lại rủi ro này sớm hơn chính Ngày Q.

marsbit07/07 08:44

IOSG: Đếm ngược tới Q-Day, Liệu Máy tính Lượng tử có Chấm dứt Tiền điện tử?

marsbit07/07 08:44

Cướp xong nhà khoa học đạt giải Nobel, lại đào trưởng môn CS của Berkeley, Anthropic 'ôm trọn' bốn tài năng chỉ trong hai tuần

Vào ngày 1 tháng 7, Giáo sư Jelani Nelson, Chủ nhiệm khoa Khoa học Máy tính tại UC Berkeley EECS, đã thông báo nghỉ phép để gia nhập Anthropic với vai trò Nhân viên Kỹ thuật. Đây là bước đi mới nhất trong làn sóng chuyển dịch nhân tài AI cấp cao từ học viện sang công ty công nghệ. Là một nhà khoa học lý thuyết máy tính hàng đầu, nghiên cứu của Nelson tập trung vào các thuật toán streaming, giảm chiều dữ liệu và thuật toán ngẫu nhiên — những lĩnh vực then chốt để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ với tài nguyên tối thiểu. Chuyên môn này có ứng dụng trực tiếp vào các thách thức cốt lõi của mô hình lớn như hiệu quả huấn luyện, nén dữ liệu và độ phức tạp tính toán, giúp các công ty tối ưu hóa chi phí và hiệu suất. Việc Nelson lựa chọn hình thức "nghỉ phép" thay vì từ chức cho thấy xu hướng ngày càng phổ biến: các giáo sư giữ nguyên vị trí học thuật trong khi tạm thời làm việc trong ngành. Mô hình "cửa xoay" này cho phép họ tiếp cận nguồn lực và bài toán thực tế của doanh nghiệp mà vẫn giữ được con đường trở lại giảng đường. Động thái của Anthropic diễn ra trong bối cảnh cạnh tranh nhân tài AI cực kỳ gay gắt. Chỉ trong hai tuần cuối tháng 6, công ty này đã thu hút được ít nhất bốn chuyên gia đình đám: nhà khoa học đoạt giải Nobel Hóa học 2024 John Jumper (từ DeepMind), hai nhà nghiên cứu cốt lõi của Gemini, và bây giờ là Giáo sư Nelson. Các công ty như OpenAI và Meta cũng tích cực tuyển dụng từ các trường đại học hàng đầu. Làn sóng này cho thấy cuộc đua AI đang chuyển trọng tâm từ việc mở rộng quy mô thuần túy sang việc đào sâu nghiên cứu thuật toán cơ bản để tối ưu hóa hiệu quả. Khi các nhà lý thuyết hàng đầu ngày càng được săn đón bởi các công ty tư nhân, ranh giới giữa học viện và ngành công nghiệp đang trở nên mờ nhạt, đặt ra câu hỏi về tương lai của nghiên cứu cơ bản trong các trường đại học.

marsbit07/02 09:05

Cướp xong nhà khoa học đạt giải Nobel, lại đào trưởng môn CS của Berkeley, Anthropic 'ôm trọn' bốn tài năng chỉ trong hai tuần

marsbit07/02 09:05

Planck bị rút bài? Người cha của cơ học lượng tử vấp ngã trước thuật toán

Một bài báo gần đây chỉ ra rằng hai bài viết của nhà vật lý lỗi lạc Max Planck, công bố năm 1940 và 1942 trên tạp chí Đức "Die Naturwissenschaften", đã bị gắn nhãn "retracted" (rút lại) trên nền tảng số của Springer. Điều đáng chú ý là việc rút lui này dường như không phải do gian lận hay sai sót học thuật, mà là hậu quả của sự xung đột giữa thông lệ xuất bản lịch sử và các quy tắc hiện đại. Hai bài viết của Planck mang tính triết học, phản ánh về bản chất của khoa học. Chúng từng được lưu hành dưới nhiều hình thức như bài phát biểu, sách mỏng và tạp chí - một thông lệ phổ biến và hợp pháp vào thời điểm đó. Tuy nhiên, các thuật toán và hệ thống quản lý siêu dữ liệu ngày nay, được thiết kế để phát hiện vi phạm bản quyền hoặc công bố trùng lặp, có thể đã hiểu sai những thực hành này. Một bài thậm chí bị đánh dấu do có tiêu đề trùng với bài của một tác giả khác trước đó, vốn là một hình thức đối thoại học thuật. Hệ quả không chỉ dừng ở một nhãn sai. Nội dung gốc của hai bài báo đã bị xóa khỏi nền tảng Springer, chỉ còn có thể truy cập qua kho lưu trữ Internet Archive. Sự việc này làm nổi bật một vấn đề lớn hơn: kiến thức lịch sử khi được số hóa và đưa vào cơ sở dữ liệu thương mại hiện đại có nguy cơ bị bóp méo bởi các quy tắc tự động, logic kinh doanh và giả định pháp lý đương đại. Trong thời đại AI, nơi các mô hình học máy được đào tạo dựa trên những kho dữ liệu này, một nhãn "đã rút" sai lệch có thể vĩnh viễn làm sai lệch sự hiểu biết về quá khứ khoa học, đặt ra câu hỏi quan trọng về tính toàn vẹn và khả năng tiếp cận của di sản học thuật trong kỷ nguyên số.

marsbit06/30 12:46

Planck bị rút bài? Người cha của cơ học lượng tử vấp ngã trước thuật toán

marsbit06/30 12:46

Ý tưởng về stablecoin thuật toán của Vitalik: Góc nhìn từ quyền chọn giải mã cơ chế và thách thức

Tác giả phân tích đề xuất về stablecoin thuật toán của Vitalik từ góc nhìn quyền chọn. Ý tưởng cốt lõi là chia 1 ETH thành hai phần: phần "Ổn định" (P) đảm bảo giá trị đến một mức giá thực hiện nhất định, hoạt động như một quyền chọn mua bán được bảo đảm (covered call); và phần "Tăng giá" (N) nhận toàn bộ lợi nhuận nếu giá vượt trên mức đó. Cơ chế này không cần nợ, ký quỹ hay thanh lý. Tuy nhiên, thách thức lớn nằm ở việc duy trì tính ổn định. Tài sản P cần liên tục gia hạn các quyền chọn mua có giá thực hiện sâu trong vùng có lãi, dẫn đến rủi ro trượt giá khi gia hạn, bị tận dụng giao dịch và thiếu thanh khoản. Vấn đề then chốt là ai sẽ liên tục nắm giữ phần N - một vị thế mua ETH có đòn bẩy không chịu phí funding và rủi ro thanh lý - để hệ thống mở rộng. Bài viết so sánh với kinh nghiệm từ Rysk, nơi quyền chọn đã thành công khi trở thành module cơ sở cho các sản phẩm như công cụ tạo thu nhập thay vì một sản phẩm giao dịch độc lập. Tác giả kết luận rằng tương lai của quyền chọn trong DeFi không phải là cạnh tranh với hợp đồng vĩnh cửu, mà là đóng vai trò là động cơ định giá và phân bổ rủi ro nền tảng cho thế hệ sản phẩm tài chính phức tạp tiếp theo như stablecoin, sản phẩm cấu trúc hoặc chỉ số.

marsbit06/21 07:25

Ý tưởng về stablecoin thuật toán của Vitalik: Góc nhìn từ quyền chọn giải mã cơ chế và thách thức

marsbit06/21 07:25

Tùy chọn không hoạt động trong DeFi? Vitalik có thể không nghĩ vậy

Tác giả phân tích đề xuất của Vitalik về một loại stablecoin thuật toán mới dựa trên cấu trúc quyền lợi giống hợp đồng quyền chọn (option). Trong thiết kế này, 1 ETH được tách thành hai phần: phần "P" đảm bảo giá trị ổn định tới một mức giá thực hiện nhất định, và phần "N" nhận toàn bộ lợi nhuận nếu giá vượt trên mức đó. Tổng của chúng luôn bằng 1 ETH, loại bỏ nhu cầu về cơ chế thanh lý. Tác giả chỉ ra rằng phần tài sản ổn định "P" thực chất giống một "covered call" (bán quyền chọn mua được bảo hiểm bằng tài sản cơ sở). Để duy trì tính ổn định, nó cần được gia hạn liên tục thành các quyền chọn có giá thực hiện thấp hơn (deep in-the-money), điều này dẫn đến rủi ro về trượt giá khi gia hạn và khả năng bị front-run. Thách thức lớn nhất là cần có người liên tục nắm giữ phần tài sản hưởng lợi từ xu hướng tăng "N" - một dạng đòn bẩy ETH không có phí funding hay rủi ro thanh lý. Nhu cầu dài hạn cho phần tài sản này là chìa khóa cho sự mở rộng của hệ thống. Bài viết kết luận rằng tiềm năng thực sự của hợp đồng quyền chọn trong DeFi có thể không nằm ở việc trở thành một sản phẩm giao dịch trực tiếp, mà là đóng vai trò là mô-đun cơ sở, công cụ định giá và phân bổ rủi ro cho các sản phẩm tài chính phức tạp hơn như stablecoin, sản phẩm có cấu trúc hay chỉ số.

marsbit06/19 07:10

Tùy chọn không hoạt động trong DeFi? Vitalik có thể không nghĩ vậy

marsbit06/19 07:10

Mối Đe Dọa Lượng Tử Đang Đến — Stellar Tiết Lộ Chiến Lược Phòng Thủ

Mối đe dọa lượng tử đang đến gần, và Quỹ Phát triển Stellar đã công bố kế hoạch "Sẵn sàng cho Lượng tử" với lộ trình ba giai đoạn, nhằm chuyển đổi toàn bộ mạng lưới sang mật mã an toàn lượng tử trước cuối năm 2027. Kế hoạch xuất phát từ rủi ro mà thuật toán Shor mang lại, có thể phá vỡ mật mã đường cong elliptic mà Stellar và nhiều blockchain hiện nay dựa vào. Thách thức lớn nhất nằm ở các tài khoản ngủ đông - nơi máy tính lượng tử có thể suy ra khóa riêng tư từ khóa công khai để chiếm quyền sở hữu, và hiện chưa có giải pháp dễ dàng để khôi phục chúng. Điểm khác biệt của Stellar là địa chỉ tài khoản tách biệt với khóa ký, cho phép người dùng thêm hoặc đổi khóa ký an toàn lượng tử mà không cần chuyển tài sản sang tài khoản mới. Giai đoạn 1 (2026): Bổ sung xác thực chữ ký an toàn lượng tử theo chuẩn NIST vào hợp đồng thông minh Soroban. Giai đoạn 2 (2027): Đề xuất nâng cấp lõi để tích hợp khóa ký an toàn lượng tử cho tất cả tài khoản. Giai đoạn 3 (chưa có ngày cố định): Loại bỏ dần chuẩn chữ ký Ed25519 cũ. Tuy nhiên, vẫn còn một khoảng trống: các hệ thống bằng chứng không hiểu biết (ZK-proof) trên mạng lưới sử dụng đường cong cặp đôi cũng dễ bị tấn công lượng tử và cần nghiên cứu thêm.

bitcoinist06/10 18:03

Mối Đe Dọa Lượng Tử Đang Đến — Stellar Tiết Lộ Chiến Lược Phòng Thủ

bitcoinist06/10 18:03

Nhà đạt giải Turing Sutton và tác phẩm mới: Sử dụng một công thức từ năm 1967 để giải quyết một khuyết điểm lớn trong học tăng cường dạng luồng

Vào cuối năm 2024, một nhóm nghiên cứu tại Đại học Alberta đã chỉ ra một nghịch lý: học tăng cường (RL) vốn được thiết kế để học “trên đường chạy” (streaming), lại gần như không thể hoạt động trong môi trường deep learning nếu không có bộ đệm dữ liệu (replay buffer) hoặc batch size lớn. Hiện tượng này được gọi là “stream barrier”. Một năm rưỡi sau, nghiên cứu mới với sự tham gia của Richard Sutton (Giải Turing 2024) đã đưa ra giải pháp cốt lõi: nguyên nhân không phải do thiếu dữ liệu, mà do **đơn vị của learning rate (bước học) đã bị chọn sai**. Các phương pháp truyền thống quy định tham số thay đổi bao nhiêu, dẫn đến đầu ra hàm mục tiêu thay đổi không kiểm soát, gây ra hiện tượng dao động mạnh và sụp đổ khi học online (batch size=1). Nghiên cứu đề xuất **“Cập nhật Có Chủ Đích” (Intentional Updates)**, lấy ý tưởng từ thuật toán NLMS năm 1967. Thay vì định trước kích thước bước cho tham số, họ xác định trước **lượng thay đổi mong muốn ở đầu ra** (ví dụ: giảm 5% sai số dự đoán giá trị), rồi tính ngược ra learning rate phù hợp. Cách tiếp cận này đảm bảo mỗi bước cập nhật tác động một cách nhất quán lên hàm mục tiêu. Phương pháp được áp dụng cho học giá trị (Intentional TD) và học chính sách (Intentional Policy Gradient), kết hợp với RMSProp và eligibility traces. Kết quả thử nghiệm trên các nhiệm vụ MuJoCo và Atari cho thấy, trong chế độ streaming, các thuật toán mới đạt hiệu suất ngang bằng với các phương pháp tiêu chuẩn như SAC hay DQN (vốn dùng replay buffer lớn), trong khi yêu cầu tính toán ít hơn đáng kể (chỉ khoảng 1/140 so với SAC). Ưu điểm chính là tính ổn định và độc lập với nhiều kỹ thuật ổn định hóa phức tạp. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng chỉ ra một hạn chế tiềm ẩn: trong học chính sách, learning rate phụ thuộc vào hành động được lấy mẫu, có thể gây ra sai lệch nhỏ trong hướng kỳ vọng của gradient. Tóm lại, “Cập nhật Có Chủ Đích” đưa học tăng cường dòng chảy tiến gần hơn tới mục tiêu học liên tục, thích ứng và hiệu quả như cách sinh vật học, mở ra tiềm năng cho các ứng dụng robot hoặc thiết bị biên cần hoạt động trực tuyến lâu dài với tài nguyên hạn chế.

marsbit05/10 06:37

Nhà đạt giải Turing Sutton và tác phẩm mới: Sử dụng một công thức từ năm 1967 để giải quyết một khuyết điểm lớn trong học tăng cường dạng luồng

marsbit05/10 06:37

Từ Lý Thuyết Đến Đếm Ngược: Google Gióng Lên Hồi Chuông Cảnh Báo Chống Lượng Tử Cho Blockchain Bằng Chứng Không Hiểu Biết

Trong một bài viết gần đây, Google đã sử dụng bằng chứng không kiến thức (ZK) để cảnh báo về mối đe dọa lượng tử đối với blockchain. Nghiên cứu mới của họ, bằng cách tối ưu hóa thuật toán Shor, đã giảm số lượng bit lượng tử logic cần thiết để phá vỡ thuật toán mã hóa đường cong elliptic 256-bit từ khoảng 6000 xuống chỉ còn 1200, giảm chi phí tính toán gần 20 lần. Điều này đặt ra một "đồng hồ đếm ngược" cho an ninh mạng, với dự báo mốc 2029. Các hệ thống như HTTPS, chứng chỉ ngân hàng, và quan trọng hơn là các blockchain như Bitcoin và Ethereum (sử dụng chữ ký ECDSA) phải được nâng cấp để chống lại các cuộc tấn công lượng tử. Mặc dù mốc 2029 có vẻ cận kề, việc chuyển đổi từ lý thuyết sang thực tế vẫn cần thời gian. Bài viết chỉ ra các điểm tấn công tiềm năng: khoảng 25-35% địa chỉ Bitcoin đã để lộ khóa công khai và có nguy cơ bị tấn công. Ethereum còn dễ bị tổn thương hơn do thiết kế tài khoản EOA của nó. Các giao dịch trong quá khứ và hiện tại được lưu trữ vĩnh viễn trên chuỗi đều có thể là mục tiêu trong tương lai. Để đối phó, Ethereum đang tích cực phát triển các giải pháp như Account Abstraction và các thuật toán PQC (Post-Quantum Cryptography). Bitcoin cũng đang xem xét các đề xuất như BIP-360 để tích hợp các chữ ký chống lượng tử, mặc dù việc đạt được sự đồng thuận trong cộng đồng có thể là một thách thức. Google đã chủ ý công bố mối đe dọa này một cách có kiểm soát để tránh gây hoảng loạn, và sự tham gia của các nhà nghiên cứu từ Quỹ Ethereum trong nhóm của Google cho thấy đây có thể trở thành một chủ đề chính trong không gian Crypto.

marsbit04/16 06:41

Từ Lý Thuyết Đến Đếm Ngược: Google Gióng Lên Hồi Chuông Cảnh Báo Chống Lượng Tử Cho Blockchain Bằng Chứng Không Hiểu Biết

marsbit04/16 06:41

活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow

Chiến lược Giao dịchright-arrow