# Bài viết Liên quan Đa phương thức

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

Đây có thể là bức ảnh ấn tượng nhất tại WAIC năm nay!

Mô hình sinh ảnh mới SenseNova U1 Pro của SenseTime vừa ra mắt tại Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới (WAIC) 2026 đã gây ấn tượng với khả năng xuất ảnh **nguyên bản 8K** và tư duy tạo nội dung phức tạp. Nổi bật với bức tranh cuộn dài "9 năm WAIC 2018-2026", mô hình này không chỉ tạo ra hình ảnh độ phân giải cực cao mà còn duy trì được độ chi tiết, văn bản rõ ràng và bố cục mạch lạc khi phóng to. U1 Pro được định vị là một hệ thống hướng đến việc **giao hàng thành phẩm** cho các nhiệm vụ đa phương thức phức tạp, như thiết kế thông tin, quy hoạch đô thị, poster học thuật hoặc thương mại. Thay vì chỉ sinh ảnh đơn lẻ, nó hoạt động như một quy trình sáng tạo khép kín: hiểu mục tiêu, lập kế hoạch, tổ chức thông tin, tạo nội dung, kiểm tra và sửa lỗi. Bài viết đã kiểm tra U1 Pro qua bốn thử thách: tạo ảnh dài 8K về "24 tiết khí", thiết kế poster phòng lab cao cấp, tạo bức tranh sơn thủy kiến trúc cổ phong với chất liệu pha lê, và thiết kế poster điện ảnh thương mại. Kết quả cho thấy mô hình không chỉ xử lý được các cảnh rộng, yêu cầu phức tạp mà còn có khả năng tổ chức thông tin, phong cách và chi tiết một cách gắn kết, hướng tới sản phẩm có thể sử dụng ngay. Động lực cốt lõi của U1 Pro là sự **thống nhất nguyên bản giữa hiểu, tạo và hành động**. Công nghệ 8K được xử lý thông qua việc sử dụng "patch" lớn (32x32) để giảm tải tính toán, kết hợp với các kỹ thuật kiểm soát nhiễu và lấy mẫu thích ứng để bảo toàn chi tiết. Hướng đi này phản ánh sự phát triển tương tự như trong lĩnh vực AI Coding: từ tạo mã đơn lẻ, đến lập trình theo ý định, và giờ là các tác nhân (Agent) có thể đảm nhận toàn bộ dự án. U1 Pro đại diện cho bước tiến hóa của công cụ sinh ảnh, từ việc "rút thẻ" ngẫu nhiên sang chịu trách nhiệm về kết quả cuối cùng, mở ra cuộc cạnh tranh mới cho các tác nhân đa phương thức trong lĩnh vực thiết kế sáng tạo.

marsbit07/19 02:41

Đây có thể là bức ảnh ấn tượng nhất tại WAIC năm nay!

marsbit07/19 02:41

Báo cáo chuyên sâu của Goldman Sachs: Ai sẽ là người chiến thắng dài hạn trong ngành công nghiệp mô hình AI lớn của Trung Quốc?

Trung Quốc đang ở bước ngoặt lịch sử trong lĩnh vực mô hình AI lớn, với hiệu suất của các mô hình mã nguồn mở/mở quyền tiếp cận mô hình độc quyền hàng đầu toàn cầu. Báo cáo của Goldman Sachs nhấn mạnh sự đột phá về hiệu quả chi phí và kiến trúc, cho phép các mô hình Trung Quốc (DeepSeek, GLM5.2 của Zhipu, M3 của MiniMax) đạt hiệu năng tương đương với quy mô tham số chỉ bằng 2-10%. Thị trường đang hình thành cấu trúc hai tầng: tầng cao cấp (ví dụ: GLM5.2, Qwen3.7 Max) định giá khoảng 1 USD/triệu token, và tầng giá rẻ phục vụ doanh nghiệp vừa và nhỏ toàn cầu. Doanh thu API/dịch vụ thuê bao dự kiến tăng mạnh từ 350 tỷ NDT (2026) lên 8.790 tỷ NDT (2030). Chiến lược mã nguồn mở giúp mở rộng nhanh nhưng hạn chế khả năng hiện thực hóa doanh thu. Xu hướng có thể chuyển sang mô hình "mở quyền + giấy phép cộng đồng" với chia sẻ doanh thu. Goldman Sachs xác định các công ty có vị thế cạnh tranh mạnh nhất dựa trên khung đánh giá 3 chiều: Khả năng định giá, Lợi thế chi phí và Năng lực tài chính. - **Mô hình văn bản cơ bản:** Zhipu AI và DeepSeek có vị thế mạnh nhất. - **Đa phương thức/Tạo video:** ByteDance (Seed) dẫn đầu, tiếp theo là Kuaishou (Kling) và MiniMax (Hailuo/H3). Báo cáo duy trì xếp hạng Mua cho MiniMax và Kuaishou.

marsbit07/10 14:31

Báo cáo chuyên sâu của Goldman Sachs: Ai sẽ là người chiến thắng dài hạn trong ngành công nghiệp mô hình AI lớn của Trung Quốc?

marsbit07/10 14:31

Bản Nano Banana phiên bản video đã ra mắt: Tích hợp kiến thức thế giới của Gemini, tạo ảnh bản gốc chỉ mất 4 giây

Google đã chính thức ra mắt hai mô hình AI đa phương thức mới: Gemini Omni Flash và Nano Banana 2 Lite. Gemini Omni Flash là một mô hình tạo video có khả năng chỉnh sửa video thông qua hội thoại tự nhiên, kết hợp đầu vào đa phương thức (văn bản, hình ảnh, video) và sử dụng kiến thức thế giới của Gemini để xây dựng video chân thực. Mô hình này hiện hỗ trợ tạo video 10 giây với chi phí 0,10 USD mỗi giây đầu ra. Nano Banana 2 Lite (hay gemini-3.1-flash-lite-image) là phiên bản hình ảnh nhanh và tiết kiệm chi phí. Nó có thể tạo hình ảnh độ phân giải 1K chỉ trong khoảng 4 giây với giá khoảng 0,034 USD mỗi hình, giữ lại khả năng kết xuất văn bản xuất sắc. Điểm đáng chú ý là hai mô hình này có thể được kết hợp để tạo ra quy trình làm việc liền mạch: tạo hình ảnh nhanh chóng với Nano Banana 2 Lite, sau đó sử dụng hình ảnh đó làm tài liệu tham chiếu để Gemini Omni Flash tạo ra video động. Google đã minh họa tiềm năng này qua các ứng dụng demo như du lịch ảo (Anywhere), thiết kế nội thất (Space Lift) và tạo nội dung tiếp thị thương mại điện tử (Omni Product Studio). Những phát triển này cho thấy chiến lược của Google là tập trung vào việc áp dụng AI đa phương thức vào các ngành dọc cụ thể như thương mại điện tử, quảng cáo và sáng tạo nội dung, tận dụng lợi thế hệ sinh thái Android để thúc đẩy thương mại hóa.

marsbit07/01 01:56

Bản Nano Banana phiên bản video đã ra mắt: Tích hợp kiến thức thế giới của Gemini, tạo ảnh bản gốc chỉ mất 4 giây

marsbit07/01 01:56

Làm Thế Nào Để Phát Hiện Video AI Giả? Tổng Quan Hệ Thống Phát Hiện Động, Có Thể Truy Nguyên và Có Thể Giải Thích

Hai năm qua, video tạo bởi AI đã phát triển với tốc độ chóng mặt, chất lượng đạt đến mức chuyên nghiệp. Tuy nhiên, nghiên cứu phát hiện video giả mạo vẫn chưa theo kịp, tạo ra khoảng cách nguy hiểm với tác động xã hội lớn. Một bài tổng quan nghiên cứu dài 50 trang từ MBZUAI, Đại học Nhân dân Trung Quốc và Harvard, được chấp nhận tại ACL 2026, đã định nghĩa lại mục tiêu phát hiện là "xác minh độ trung thực sự kiện" (factual fidelity verification), kiểm tra xem nội dung video có phù hợp với thế giới thực hay không. Bài tổng quan phân loại video AI thành ba loại: 1. **Video thao tác cục bộ (LMV):** Chỉnh sửa một phần (như khuôn mặt) từ video thật. 2. **Chỉnh sửa đa phương thức (AVE):** Thay đổi mối quan hệ giữa hình ảnh, âm thanh, lời nói (như đồng bộ môi). 3. **Tổng hợp video từ đầu (GVS):** Tạo toàn bộ video từ văn bản/hình ảnh, thách thức lớn nhất. Để đối phó, một khung phát hiện "góc nhìn kép Thị giác-Ngôn ngữ" bốn tầng được đề xuất: * **Lớp 1 (Manh mối thị giác cơ bản):** Phân tích tín hiệu pixel, nhiễu, tần số. * **Lớp 2 (Tính nhất quán không-thời gian):** Kiểm tra tính liên tục của chuyển động và vật lý. * **Lớp 3 (Tính nhất quán đa phương thức):** Kiểm tra sự liên kết giữa hình ảnh, âm thanh, văn bản. * **Lớp 4 (Suy luận cấp độ thế giới):** Sử dụng ngôn ngữ và tri thức bên ngoài để kiểm tra tính hợp lý, logic và sự thật của nội dung. Xu hướng nghiên cứu đang chuyển dần từ các phương pháp dựa trên thị giác (Lớp 1,2) sang các phương pháp dựa trên ngôn ngữ và suy luận (Lớp 3,4). Hệ thống đánh giá cũng cần tiến hóa, chuyển từ chỉ phân loại nhị phân sang một hệ thống "ưu tiên bằng chứng", năng động và có thể giải thích được, có khả năng theo dõi nguồn gốc và chịu được các điều kiện thực tế. Tương lai của việc phát hiện video AI đáng tin cậy đòi hỏi sự kết hợp của thị giác máy tính (CV), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), hiểu đa phương thức và nghiên cứu mô hình thế giới.

marsbit06/26 07:32

Làm Thế Nào Để Phát Hiện Video AI Giả? Tổng Quan Hệ Thống Phát Hiện Động, Có Thể Truy Nguyên và Có Thể Giải Thích

marsbit06/26 07:32

JD.com và Cựu CTO của OpenAI Mira Murati đặt cược vào cùng một đường đua AI

Hãy tưởng tượng một AI có thể chủ động nhìn thấy và hành động trong thế giới vật lý, thay vì chỉ thụ động trả lời câu hỏi. Đây chính là tương lai mà JoyAI-VL-Interaction của JD.com hướng đến – mô hình tương tác ngôn ngữ hình ảnh toàn diện đầu tiên trên thế giới mã nguồn mở. Khác với mô hình hội thoại "luân phiên" truyền thống, JoyAI-VL-Interaction có thể xử lý luồng video liên tục, tự chủ đưa ra quyết định: khi nào nên phản hồi, khi nào nên im lặng và khi nào nên giao nhiệm vụ phức tạp cho mô hình hậu trường. Nó giải quyết một vấn đề cốt lõi: trong thế giới thực, nhiều sự kiện quan trọng (như người già ngã, hỏa hoạn) xảy ra quá nhanh, không cho phép con người kịp đặt câu hỏi. JD.com và Thinking Machines Lab của cựu CTO OpenAI Mira Murati gần như đồng thời nhận ra xu hướng này, khẳng định tầm quan trọng của việc biến khả năng tương tác thành năng lực cốt lõi của AI. JD.com đặt ngôn ngữ hình ảnh vào vị trí trung tâm, coi đó là "phương thức điều khiển chính" để AI ra quyết định chủ động. Mô hình 8B tham số này được thiết kế nhẹ, dễ triển khai (chỉ cần card đồ họa 3090), phù hợp cho các ứng dụng như chăm sóc người già/trẻ em, hỗ trợ người khiếm thị, bình luận sự kiện thể thao, giám sát cửa hàng và điều khiển robot. Nó đóng vai trò như một lớp tương tác tiền trạm, xử lý giao tiếp tức thời và phân phối tác vụ phức tạp. Động thái mã nguồn mở toàn bộ (mô hình, hệ thống suy luận, dữ liệu) của JD.com nhằm mục đích thúc đẩy hệ sinh thái ứng dụng. Lợi thế then chốt của JD nằm ở khối tài sản dữ liệu khổng lồ từ thế giới vật lý – hàng nghìn kịch bản thực tế trong bán lẻ, logistics, chăm sóc sức khỏe và công nghiệp. Công ty đang đẩy mạnh thu thập 10 triệu giờ video chất lượng cao để huấn luyện các mô hình AI thể hiện. Bằng việc kết hợp JoyAI-VL-Interaction (hiểu và tương tác) với JoyAI-Echo (tạo sinh video) đã công bố trước đó, JD.com đang định vị mình không chỉ là một nhà phát triển mô hình, mà còn là một trung tâm vận hành thế giới vật lý, nơi AI học hỏi và phục vụ trong các ngữ cảnh thực.

marsbit06/24 10:26

JD.com và Cựu CTO của OpenAI Mira Murati đặt cược vào cùng một đường đua AI

marsbit06/24 10:26

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

Mỗi khi một mô hình AI tiên tiến ra mắt, giới công nghệ lại dõi theo những “bảng điểm” quen thuộc như MMLU-Pro, MMMU hay MMMU-Pro. Đây là các tiêu chuẩn đánh giá quan trọng giúp so sánh năng lực của các mô hình lớn như GPT, Claude hay Gemini. Tuy nhiên, ít người biết rằng đằng sau những bộ đề thi này là một nhà nghiên cứu người Hoa: Chen Wenhu (Trần Văn Hổ), trợ lý giáo sư tại Đại học Waterloo, Canada. Ông cùng phòng thí nghiệm TIGERLab (còn gọi là Hổ Đầu Bang) đã tạo ra MMLU-Pro vào năm 2024 để giải quyết vấn đề “mất chuẩn” của bộ đánh giá MMLU cũ, khi nhiều mô hình tiên tiến đạt điểm gần tuyệt đối, khó phân biệt được sự khác biệt thực sự. MMLU-Pro với hơn 12.000 câu hỏi, mở rộng lựa chọn và tăng cường các câu đòi hỏi suy luận, đã giúp kéo giãn khoảng cách điểm số và đánh giá ổn định hơn. Trước đó, nhóm của Chen Wenhu cũng phát triển MMMU - bộ đánh giá đa phương thức (multimodal) yêu cầu mô hình kết hợp hiểu biết hình ảnh, biểu đồ với kiến thức chuyên môn để trả lời câu hỏi. Ngay cả các mô hình mạnh nhất thời điểm đó như GPT-4V cũng chỉ đạt độ chính xác khoảng 56%. Phiên bản MMMU-Pro sau này được thiết kế để đảm bảo mô hình không thể “bỏ qua” thông tin hình ảnh mà chỉ dựa vào văn bản để đoán đáp án. Nghiên cứu của Chen Wenhu tập trung vào việc hiểu thông tin phức tạp, hỏi đáp tri thức và suy luận. Ông từng làm việc tại Google Research và DeepMind, tham gia vào dự án Gemini, trước khi gia nhập Đại học Waterloo và thành lập TIGERLab. Phòng thí nghiệm không chỉ tạo ra các bộ đánh giá mà còn nghiên cứu phát triển mô hình, chẳng hạn trong lĩnh vực xử lý video. Hiện tại, Chen Wenhu làm việc tại Phòng thí nghiệm Siêu trí tuệ (Super Intelligent Lab) của Meta, tiếp tục tập trung vào dữ liệu huấn luyện và đánh giá đa phương thức. Công việc của ông và nhiều nhà nghiên cứu người Hoa khác đang đóng góp quan trọng vào sự phát triển chung của ngành AI, dù có thể không nằm dưới ánh đèn sân khấu.

marsbit06/20 03:53

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

marsbit06/20 03:53

Run rẩy đi con người, AI vẫn đang phi nước đại

Con người run rẩy đi, AI vẫn đang tăng tốc. Bài viết tổng hợp từ Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo BAAI 2026, nhấn mạnh AI đang tăng tốc mạnh mẽ, không chỉ trong thế giới kỹ thuật số mà còn tiến vào thế giới vật lý. **Scaling Law vẫn tiếp tục, AI tự hoàn thiện:** Dù có lo ngại về việc dữ liệu văn bản chất lượng cao cạn kiệt, nhiều chuyên gia tại hội nghị khẳng định Định luật Mở rộng (Scaling Law) chưa chạm trần, mà đang trở nên đa dạng hơn, tiếp tục thúc đẩy hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và đa phương thức. Đồng thời, với sự trưởng thành của AI Coding và tác nhân AI (Agent), xu hướng tự hoàn thiện của AI ngày càng rõ, từ viết code đến tự động cập nhật sản phẩm. **Mô hình Thế giới: Mặt trận then chốt tiếp theo:** Cộng đồng đang tập trung vào việc phát triển Mô hình Thế giới (World Model) để AI hiểu và tương tác với thế giới vật lý. Tuy nhiên, lộ trình công nghệ chưa hội tụ, với nhiều hướng tiếp cận khác nhau (lấy ngôn ngữ, pixel, cấu trúc 3D hoặc biểu diễn hình ảnh làm trung tâm). Các vấn đề như dữ liệu đào tạo (video, mô phỏng hay dữ liệu thực) vẫn cần được giải quyết. Viện Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Bắc Kinh (BAAI) dự đoán cần 3-5 năm nữa để mô hình này phát triển và đang nghiên cứu một con đường tích hợp. **Tác nhân AI (Agent): Từ 'Khả dụng' đến 'Dễ dùng':** Agent, cầu nối đưa AI vào cuộc sống, đã có những bước tiến đáng kể, trở nên chủ động và xử lý được các nhiệm vụ phức tạp hơn (như chẩn đoán y tế hỗ trợ, nghiên cứu, ghi chú hội nghị). Để từ "khả dụng" tiến tới "dễ dùng", trọng tâm hiện nay là phát triển "Harness" - khung công nghệ hoặc môi trường bao quanh Agent - nhằm cải thiện khả năng hiểu ý định, thiết kế quy trình, xác minh và phản hồi, nâng cao độ tin cậy và hiệu quả tổng thể. Tóm lại, ngành AI đang trên đà phát triển nhanh chóng với sức mạnh mô hình tiếp tục được mở rộng, cuộc đua chinh phục Mô hình Thế giới đã bắt đầu và các Agent đang dần được hoàn thiện để thực sự hữu ích trong các tình huống thực tế.

marsbit06/13 02:53

Run rẩy đi con người, AI vẫn đang phi nước đại

marsbit06/13 02:53

Cơn gió “AI chủ động” thổi tới Thung lũng Silicon, Hark huy động được 700 triệu USD

Công ty khởi nghiệp AI Hark, được thành lập cuối năm 2025 và chưa ra mắt sản phẩm chính thức, vừa huy động thành công 700 triệu USD ở vòng A với định giá 6 tỷ USD. Vòng này do Parkway Venture Capital dẫn đầu, với sự tham gia của các gã khổng lồ công nghệ như NVIDIA, AMD Ventures, Intel Capital, Qualcomm Ventures và Salesforce Ventures. Hark tập trung phát triển một giao diện tương tác giữa người và máy tính thế hệ mới, kết hợp "mô hình nền tự nghiên cứu + phần cứng tùy chỉnh". Mục tiêu của họ là tạo ra các thiết bị phần cứng gốc AI, được trang bị hệ thống đa phương thức, có khả năng ghi nhớ cá nhân hóa cao và tương tác tự nhiên, chủ yếu qua giọng nói. Người sáng lập Brett Adcock, nhà sáng lập đằng sau Archer và Figure, đã tự đầu tư 1 tỷ USD ban đầu, nhấn mạnh xu hướng AI chủ động (active AI) vượt ra khỏi màn hình để tương tác với thế giới thực. Bài viết chỉ ra rằng khi phần mềm AI đã tạo ra các công ty khổng lồ như OpenAI, thì phần cứng gốc AI có tiềm năng tạo ra bước đột phá tương tự iPhone. Tuy nhiên, đây là một thách thức kỹ thuật phức tạp, đòi hỏi sự phát triển đồng bộ của mô hình cơ bản, hệ điều hành agent, bộ nhớ cá nhân và thiết bị phần cứng. Cuối cùng, bài viết nhận định các công ty khởi nghiệp Trung Quốc có lợi thế cạnh tranh trong lĩnh vực này nhờ hệ sinh thái sản xuất toàn diện (như ở Thâm Quyến), thị trường ứng dụng rộng lớn và sự hỗ trợ mạnh mẽ từ chính sách quốc gia.

marsbit05/28 10:23

Cơn gió “AI chủ động” thổi tới Thung lũng Silicon, Hark huy động được 700 triệu USD

marsbit05/28 10:23

Ai đang định hình phần cứng AI vào năm 2026?

Vào năm 2026, AI phần cứng đang bước vào giai đoạn phổ cập quy mô với sự hợp tác giữa thiết bị đầu cuối và đám mây. Bộ tiêu chuẩn "Phân loại cấp độ thông minh cho thiết bị đầu cuối AI" được ban hành bởi các cơ quan chính phủ Trung Quốc đã định nghĩa 4 cấp độ từ L1 đến L4, cung cấp thang đo rõ ràng cho ngành công nghiệp. Các sản phẩm hiện tại chủ yếu ở L1 và L2, trong khi việc đạt đến L3 (cấp hỗ trợ) với khả năng hiểu ý định phức tạp và cung cấp dịch vụ chủ động là một bước ngoặt quan trọng. Alibaba Cloud, với việc ra mắt mô hình hàng đầu Qwen3.7-Max và đưa ra "Kế hoạch hợp tác Thiết bị Thông minh Qianwen X Tmall", đang cung cấp nền tảng kỹ thuật và hỗ trợ thương mại hóa. Hợp tác giữa thiết bị đầu cuối và đám mây trở thành lựa chọn bắt buộc: xử lý thời gian thực ở phía thiết bị và lập luận phức tạp trên đám mây. Các ví dụ như robot quản gia của Ecovacs và camera thông minh của Yanjiwei chứng minh mô hình này giảm chi phí, nâng cao trải nghiệm người dùng và tăng khả năng cạnh tranh thương mại. Tương lai của AI phần cứng hướng tới L4 (cấp hợp tác), nơi nhiều thiết bị tạo thành một hệ thống thông minh thống nhất, chia sẻ ký ức và phục vụ người dùng xuyên suốt các ngữ cảnh. Điều này thay đổi logic thương mại, biến phần cứng thành cổng vào các dịch vụ đăng ký liên tục. Tiêu chuẩn phân cấp vẽ ra lộ trình, hợp tác thiết bị-đám mây cung cấp con đường, và năng lực tiêu chuẩn hóa từ các nhà cung cấp đám mây như Alibaba Cloud đang thúc đẩy toàn bộ ngành công nghiệp tiến lên phía trước.

marsbit05/22 06:01

Ai đang định hình phần cứng AI vào năm 2026?

marsbit05/22 06:01

Google chính thức tuyên chiến

Google đã công bố hàng loạt đột phá tại I/O 2026, khẳng định vị thế thống lĩnh trong cuộc chiến AI. Trọng tâm là Gemini 3.5 Flash - mô hình nhẹ nhưng mạnh mẽ nhờ kỹ thuật "chưng cất tri thức" cực hạn và kiến trúc MoE với 256 chuyên gia, cho tốc độ phản hồi dưới 65ms. Google cũng giới thiệu Gemini Omni Flash (mô hình đa phương tiện nguyên bản), trợ lý AI Spark (được tích hợp sâu vào Android) và kính thông minh nhẹ 4g - tất cả nhằm đưa AI vào mọi điểm chạm. CEO Sundar Pichai tiết lộ Gemini đã đạt 9 tỷ người dùng hoạt động hàng tháng, nhờ tích hợp vào Chrome, Android và Workspace. Đặc biệt, Google gây sốc khi giảm giá mạnh: gói AI Ultra chỉ còn 99.9 USD/tháng, giá API của Gemini 3.5 Flash chỉ bằng 1/10 đối thủ. Chiến lược này dựa trên lợi thế hạ tầng máy chủ TPU nội bộ, biến AI thành hàng hóa cơ bản và gây áp lực lên các công ty thuần API như OpenAI. Động thái của Google đánh dấu sự chuyển dịch từ "cuộc đua mô hình thuần túy" sang "cuộc chiến không gian bốn chiều": thiết bị + đám mây + hệ sinh thái + phần cứng. Điều này không chỉ thách thức các đối thủ AI mà còn đe dọa vị thế nhập cảnh của Apple, khi tương tác không màn hình dự kiến sẽ chiếm 35% thời lượng sử dụng trong ba năm tới.

链捕手05/21 13:52

Google chính thức tuyên chiến

链捕手05/21 13:52

活动图片