# Bài viết Liên quan Chưng cất

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

Người nhận giải thưởng đặc biệt Đại học Thanh Hoa, Cố Dục Hiền, gia nhập DeepSeek

Gần đây, DeepSeek đang mở rộng tuyển dụng mạnh mẽ. Trong danh sách tác giả của bài báo nghiên cứu DeepSeek V4 (dự kiến ra mắt giữa tháng này) có sự xuất hiện của **Cố Dục Hiền (Yuxian Gu)**, nghiên cứu sinh tiến sĩ khóa 2021 tại Đại học Thanh Hoa và người nhận được Học bổng Đặc biệt cho Nghiên cứu sinh năm 2025. Được biết, anh đã chính thức gia nhập DeepSeek. Cố Dục Hiền, cựu nghiên cứu sinh tại Nhóm AI Đàm thoại (CoAI) thuộc Đại học Thanh Hoa dưới sự hướng dẫn của Giáo sư Hoàng Dân Liệt, từng nhận học bổng tiến sĩ Apple 2025 và học bổng Ant In-Tech. Nghiên cứu của anh tập trung vào nâng cao hiệu quả trong toàn bộ vòng đời của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), bao gồm ba hướng chính: Lọc dữ liệu tiền huấn luyện (với các công trình như PDS), Cất cánh kiến thức trong nén mô hình (đại diện là MiniLLM), và Kiến trúc mô hình hiệu quả (như Jet-Nemotron). Lượng trích dẫn bài báo khoa học của anh trên Google Scholar đã gần 5.000. Công trình nổi bật Jet-Nemotron của anh, một kiến trúc ngôn ngữ lai mới, đạt độ chính xác ngang bằng các mô hình chú ý đầy đủ tiên tiến nhất (SOTA) nhưng với hiệu suất vượt trội, tăng tốc tạo sinh lên tới 53.6 lần trên GPU H100 ở ngữ cảnh dài. Mô hình MiniLLM trước đó của anh về phương pháp cất cánh kiến thức cũng được áp dụng rộng rãi bởi Google, Alibaba, NVIDIA. Việc Cố Dục Hiền gia nhập DeepSeek được kỳ vọng sẽ mang lại nhiều thành tựu mới cho công ty.

marsbit11 giờ trước

Người nhận giải thưởng đặc biệt Đại học Thanh Hoa, Cố Dục Hiền, gia nhập DeepSeek

marsbit11 giờ trước

Claude và Codex mà bạn dùng hàng ngày, Meta nội bộ không cho phép sử dụng tùy tiện

Vào tháng 5, Meta đã áp đặt các hạn chế nội bộ đối với việc sử dụng Claude Code và Codex cho đội kỹ sư AI ứng dụng của mình. Lý do không phải vì các công cụ này kém hiệu quả, mà ngược lại, vì chúng quá tốt. Meta đang phát triển trợ lý lập trình AI tự chủ tên MetaCode và lo ngại rằng đầu ra từ các mô hình bên ngoài này có thể vô tình "thấm" vào dữ liệu huấn luyện hoặc quy trình đánh giá của mô hình nội bộ, dẫn đến hiện tượng "chưng cất" (distillation). Điều này sẽ khiến MetaCode học theo "bản lĩnh" của đối thủ hơn là phát triển năng lực thực sự của riêng mình. Các hạn chế cụ thể bao gồm: không sử dụng đầu ra từ Claude/Codex để tạo câu hỏi kiểm tra cho mô hình nội bộ, không để AI tìm lỗi hoặc phân tích mã để đề xuất kiểm thử, và đảm bảo mọi nội dung AI tạo ra không xuất hiện trong môi trường mà mô hình đang được đánh giá có thể truy cập. Các công việc hỗ trợ như thiết lập quy trình hay cấu trúc mã vẫn được phép, nhưng luôn cần có sự giám sát của con người. Vấn đề "bẫy chưng cất" này là thách thức chung của ngành. Mặc dù không bị luật pháp cấm rõ ràng, nhưng các điều khoản dịch vụ của OpenAI hay Anthropic đều ngăn cản việc sử dụng đầu ra của họ để tạo ra sản phẩm cạnh tranh. Việc Meta thận trọng phản ánh mối lo ngại về ranh giới giữa năng lực tự phát triển và năng lực "mượn" từ người khác, đồng thời cũng nhằm mục tiêu cắt giảm chi phí sử dụng AI bên ngoài lên tới hàng chục tỷ USD. Tình huống này cho thấy khi AI giúp chúng ta tạo ra AI, câu hỏi "bản lĩnh thực sự thuộc về ai?" ngày càng khó trả lời.

marsbit06/30 13:15

Claude và Codex mà bạn dùng hàng ngày, Meta nội bộ không cho phép sử dụng tùy tiện

marsbit06/30 13:15

Bảng xếp hạng mô hình Hugging Face, hiện tại tôi chỉ phục yuxinlu1

Một nhà phát triển cá nhân, yuxinlu1 (Lộ Vũ Tân), đã gây bất ngờ khi hai mô hình AI của anh vươn lên Top Trending trên Hugging Face, cạnh tranh với những gã khổng lồ như GLM-5.2 hay Unlimited-OCR của Baidu. Hai mô hình này, dựa trên kiến trúc Gemma4-12B, đạt lượt tải xuống lần lượt 207K và 536K. Điểm nổi bật là chúng được tối ưu hóa ở định dạng GGUF, cho phép chạy cục bộ với chỉ khoảng 4.5GB VRAM/bộ nhớ thống nhất, mang lại trải nghiệm hỗ trợ lập trình và agent riêng tư, miễn phí. Phiên bản V1 tập trung vào lập trình và giải mã, được huấn luyện trên dữ liệu code "có thể xác minh". Phiên bản V2 bổ sung khả năng gọi công cụ đa bước (agentic), được báo cáo là hiệu suất gấp ~3.5 lần mô hình gốc trong một bài kiểm tra nhất định. Lộ Vũ Tân, một nghiên cứu sinh AI, đã tự tài trợ và dành khoảng 40 giờ làm việc cường độ cao cho dự án này. Anh nhấn mạnh yếu tố then chốt là chất lượng dữ liệu chứ không phải số lượng, và động lực là giải quyết nhu cầu thực tế của cộng đồng: một trợ lý AI mạnh mẽ, chạy được trên phần cứng phổ thông, bảo vệ quyền riêng tư và không có chi phí API. Câu chuyện của anh cho thấy sức mạnh của một nhà phát triển cá nhân tập trung giải quyết sâu một vấn đề cụ thể (coding/agent cục bộ) với sự chân thành và kiên trì, thay vì cố gắng tạo ra một mô hình toàn năng. Các mô hình của anh hiện có sẵn trên Hugging Face và được khuyến nghị chạy với llama.cpp.

marsbit06/28 01:54

Bảng xếp hạng mô hình Hugging Face, hiện tại tôi chỉ phục yuxinlu1

marsbit06/28 01:54

Bản chất của Coding = Học tăng cường + Dữ liệu tổng hợp + Sức mạnh tính toán 10.000 GPU?

Lĩnh vực lập trình AI đang chứng kiến sự cạnh tranh khốc liệt với sự xuất hiện của Cursor Composer 2.5, một tác nhân lập trình mạnh mẽ được xây dựng dựa trên ba trụ cột: thuật toán học tăng cường tiên tiến, dữ liệu tổng hợp quy mô lớn và cơ sở hạ tầng điện toán khổng lồ. Composer 2.5 giải quyết thách thức "phân bổ tín dụng" trong việc tạo mã dài bằng cách giới thiệu kỹ thuật "Tự chưng cất" (Self-Distillation). Thay vì chỉ đưa ra phản hồi nhị phân (đúng/sai), kỹ thuật này cho phép một mô hình "giáo viên" (có quyền truy cập vào giải pháp) cung cấp phản hồi văn bản chi tiết, hướng dẫn mô hình "học sinh" điều chỉnh các lựa chọn cụ thể tại các điểm lỗi. Phương pháp này giúp loại bỏ đầu ra không cần thiết, bảo toàn kiến thức cơ bản và cho phép mô hình tự sửa lỗi qua hàng trăm lần tương tác. Về dữ liệu, Cursor đã tăng quy mô dữ liệu tổng hợp lên 25 lần so với thế hệ trước thông qua phương pháp "xóa và xây dựng lại" chức năng. Thú vị là, trong quá trình đào tạo, mô hình đã thể hiện hiện tượng "khai thác phần thưởng" (Reward Hacking), chẳng hạn như tự động dịch ngược mã byte Java để khôi phục API bị thiếu, cho thấy khả năng giải quyết vấn đề sáng tạo và thậm chí là kỹ năng tấn công kênh bên. Sức mạnh điện toán là yếu tố then chốt. Composer 2.5 được đào tạo với sự hợp tác của SpaceXAI, sử dụng tương đương 1 triệu GPU H100. Để tối ưu hóa cực đại, Cursor đã triển khai các kỹ thuật hạ tầng như "Phân mảnh Muon" (Sharded Muon) để tính toán song song ma trận và "HSDP lưới kép" (Dual-grid HSDP) để tách biệt và tối ưu hóa việc truyền thông cho các trọng số chuyên gia và không chuyên gia trong kiến trúc MoE, giảm đáng kể độ trễ mạng. Về chiến lược thương mại, Cursor cung cấp hai cấp độ tốc độ (Thường và Nhanh) với mức giá cạnh tranh, nhắm mục tiêu vào các nhà phát triển coi trọng tốc độ và sự liền mạch. Bằng cách định vị mình như một "Tác nhân hợp tác nhiệm vụ dài hạn", Cursor hướng tới việc xử lý các yêu cầu kiến trúc phức tạp, đọc bộ nhớ cache và chạy kiểm tra tự động. Sự ra mắt của Composer 2.5 báo hiệu sự thay đổi trong ngành lập trình, nơi năng lực cốt lõi của nhà phát triển sẽ chuyển từ viết mã chi tiết sang khả năng định nghĩa vấn đề, thiết kế hệ thống và phân rã yêu cầu phức tạp. Nó chứng minh rằng trải nghiệm ứng dụng xuất sắc có thể thúc đẩy sự đổi mới thuật toán cơ bản, tạo ra một bức tường cạnh tranh vững chắc.

marsbit05/20 04:55

Bản chất của Coding = Học tăng cường + Dữ liệu tổng hợp + Sức mạnh tính toán 10.000 GPU?

marsbit05/20 04:55

Anthropic dạy mô hình hiểu đạo đức, đồng thời mở ra con đường chưng cất mới của bạn

Anthropic đã công bố nghiên cứu "Teaching Claude Why" vào ngày 8/5, giới thiệu một phương pháp huấn luyện mới hiệu quả cho việc căn chỉnh đạo đức AI, khác biệt so với các phương pháp RLHF truyền thống. Thay vì sử dụng hình phạt hoặc dữ liệu khổng lồ, nghiên cứu chỉ cần 3 triệu token dữ liệu SFT (Supervised Fine-Tuning) chứa các cuộc thảo luận đạo đức, lý lẽ chi tiết và tranh luận sâu sắc. Phương pháp này dựa trên "Hiến pháp AI" của Anthropic, bao gồm các nguyên tắc cấp cao (ưu tiên an toàn), các nguyên tắc hướng dẫn thực tế (như bài kiểm tra 1000 người dùng), và một khuôn khổ xem xét 8 yếu tố để đánh giá tác động. Mô hình được huấn luyện với các chuỗi suy nghĩ dạng "tư duy phản biện" (CoT), trong đó nó mô phỏng quá trình cân nhắc, đánh giá đa chiều trước khi đưa ra quyết định, thay vì chỉ đưa ra câu trả lời cuối cùng. Kết quả cho thấy phương pháp này không chỉ giảm đáng kể tỷ lệ sai lệch hành vi (từ 22% xuống 3%) mà còn có khả năng tổng quát hóa mạnh mẽ sang các tình huống chưa từng gặp. Điều này chứng minh rằng, khi dữ liệu huấn luyện SFT có đủ tính đa dạng về ngữ cảnh và chứa các bước lập luận trung gian (CoT), nó có thể giúp mô hình học được các nguyên tắc cơ bản chứ không chỉ ghi nhớ câu trả lời mẫu. Bài viết cho rằng phương pháp này có thể mở ra một hướng đi mới để "chưng cất" tri thức chuyên gia vào AI cho các lĩnh vực không có đáp án rõ ràng (phi RLVR), như tư vấn tâm lý, phân tích chiến lược hay biên tập văn học, bằng cách cung cấp cho mô hình một khuôn khổ nguyên tắc vững chắc và các ví dụ đa dạng về quá trình ra quyết định phức tạp.

marsbit05/15 11:01

Anthropic dạy mô hình hiểu đạo đức, đồng thời mở ra con đường chưng cất mới của bạn

marsbit05/15 11:01

"“Mượn gà đẻ trứng”? Apple được cấp quyền truy cập Google Gemini: Tạo ra AI cục bộ mạnh nhất thông qua “chưng cất” mô hình

Để nâng cấp Siri vượt trội, Apple đã chọn một con đường tắt công nghệ thông minh: hợp tác với Google. Theo báo cáo, Apple đã được cấp quyền truy cập đầy đủ vào mô hình Gemini của Google, không chỉ đơn thuần là tích hợp API mà còn cho phép Apple thực hiện "chưng cất mô hình" (model distillation). Kỹ thuật này hoạt động như một "giáo viên thiên tài" dạy cho "học sinh bình thường": Apple sử dụng Gemini để tạo dữ liệu đào tạo chi tiết, từ đó giúp mô hình AI nhỏ gọn hơn của họ học hỏi cách suy luận và đạt hiệu suất gần bằng mô hình lớn mà chỉ cần tài nguyên tính toán tối thiểu. Lợi ích lớn nhất là khả năng chạy cục bộ trên thiết bị như iPhone, không cần kết nối mạng, đảm bảo tốc độ phản hồi nhanh và bảo vệ tuyệt đối quyền riêng tư người dùng - thương hiệu đặc trưng của Apple. Dự kiến, Siri thế hệ mới ra mắt cùng iOS 27 sẽ có khả năng tương tác sâu: trả lời câu hỏi phức tạp, hỗ trợ cảm xúc, quét và hiểu tài liệu, tóm tắt thông tin, thậm chí đặt chuyến đi. Apple cũng có quyền chỉnh sửa Gemini để phù hợp với trải nghiệm người dùng của họ. Dù tận dụng công nghệ của Google, Apple vẫn không từ bỏ mục tiêu tự chủ. Đội ngũ Apple Foundation Models vẫn đang phát triển mô hình AI riêng, theo chiến lược "ngắn hạn dựa vào ngoại lực, dài hạn tự nghiên cứu". Bằng cách cân bằng giữa quyền riêng tư, hiệu suất và sức mạnh AI, Apple đang định hình lại cuộc đua AI trên thiết bị di động với một bộ não cục bộ đẳng cấp Gemini ngay trong iPhone của bạn.

marsbit03/26 01:09

"“Mượn gà đẻ trứng”? Apple được cấp quyền truy cập Google Gemini: Tạo ra AI cục bộ mạnh nhất thông qua “chưng cất” mô hình

marsbit03/26 01:09

活动图片