# Bài viết Liên quan Tối ưu hóa

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

Hướng dẫn sử dụng chế độ Goal của Codex: Cách để AI không ngừng thúc đẩy một mục tiêu cụ thể

Biên tập viên: Bài viết này từ Dominik Kundel, thành viên quan hệ nhà phát triển của OpenAI, tổng kết kinh nghiệm sử dụng tính năng "goal mode / /goal" của Codex. Nó không chỉ nói về kỹ thuật nhắc lệnh thông thường, mà nói về sự thay đổi vai trò của công cụ lập trình AI: Codex không còn chỉ là trợ lý mã hóa phản hồi lệnh đơn lẻ, mà bắt đầu trở thành một tác nhân hành động có thể liên tục thúc đẩy theo đuổi một mục tiêu rõ ràng. Trong chế độ /goal, điều thực sự quan trọng không phải là viết yêu cầu càng dài càng chi tiết, mà là thiết lập tiêu chuẩn thoát rõ ràng, có thể xác minh cho Codex. Ví dụ: "giảm 30% thời gian triển khai", "đạt 100% parity về phạm vi kiểm thử", "LCP xuống dưới 2,5 giây". Những chỉ số này cho phép Codex đánh giá nhiệm vụ đã hoàn thành hay chưa, đồng thời tránh nó thử sai vô hạn trong mục tiêu mơ hồ. Đồng thời, người dùng cần cung cấp đủ định hướng, công cụ và môi trường thực tế để Codex có thể đo lường tiến độ, xác minh kết quả, thay vì chỉ hoàn thành một giải pháp khả thi trong điều kiện giả định cục bộ. Bài viết đặc biệt nhắc nhở, nhiệm vụ liên quan đến hình ảnh dễ khiến Codex sa lầy vào chi tiết nhất. Thay vì yêu cầu "khôi phục chính xác đến từng pixel 100%", nên phân giải mục tiêu hình ảnh thành danh sách chức năng, quy tắc hệ thống thiết kế và chỉ số có thể đánh giá. Đối với nhiệm vụ dài hạn kéo dài hàng giờ thậm chí vài ngày, cũng cần theo dõi liên tục thông qua commit, draft PR, tài liệu tiến độ, cập nhật Slack hoặc side chat, tránh cuối cùng chỉ nhận được một loạt thay đổi không thể truy nguyên. Thông tin tăng thêm của bài viết nằm ở việc định nghĩa lại /goal như một "cơ chế quản lý nhiệm vụ dài hạn". Khi AI có thể thực thi liên tục hàng chục thậm chí hàng trăm giờ, năng lực cốt lõi của nhà phát triển cũng thay đổi: không chỉ là để AI tạo mã, mà là định nghĩa mục tiêu cho nó, thiết lập hệ thống đo lường, cấu hình môi trường thực thi, và cuối cùng hoàn thành xem xét và tổng kết. Nói cách khác, lập trình AI đang chuyển từ "viết lời nhắc" sang "quản lý một tác nhân thực thi kỹ thuật làm việc liên tục".

marsbit06/06 08:13

Hướng dẫn sử dụng chế độ Goal của Codex: Cách để AI không ngừng thúc đẩy một mục tiêu cụ thể

marsbit06/06 08:13

Nhà nghiên cứu Ethereum Foundation: Ngày Quantum đang đến gần, lên kế hoạch hoàn thành việc chuyển đổi kháng lượng tử vào năm 2029

Ngày 31 tháng 3, nhóm Google Quantum AI công bố một đột phá quan trọng trong việc tối ưu hóa thuật toán Shor cho đường cong elliptic secp256k1 (được sử dụng trong chữ ký Bitcoin và Ethereum), nâng cao hiệu quả lên 10 lần. Điểm đáng chú ý là chi tiết kỹ thuật được giữ bí mật, chỉ được xác minh bằng bằng chứng không kiến thức (ZK), một động thái chưa từng có trong giới học thuật. Tuy nhiên, chỉ hai tháng sau, một nhà nghiên cứu Pháp đã độc lập tái tạo lại kỹ thuật tối ưu hóa cốt lõi. Đồng thời, một cuộc thi mã nguồn mở toàn cầu tại ecdsa.fail đã được phát động và nhanh chóng phá vỡ kỷ lục tối ưu hóa, thu hút cả các chuyên gia và những người đam mê. Một bài báo khác từ công ty khởi nghiệp Oratomic tuyên bố rằng, bằng cách kết hợp tối ưu hóa kiến trúc nguyên tử trung tính với đột phá của Google, chỉ cần 10.000 qubit vật lý là có thể phá vỡ mật mã secp256k1. Điều này đưa công nghệ nguyên tử trung tính vào tầm ngắm như một hướng đi khả thi cho máy tính lượng tử. Dựa trên phân tích công khai và thông tin riêng, tác giả ước tính xác suất đạt đến "Ngày Lượng tử" (Q-Day) - thời điểm mật mã thương mại bị phá vỡ - là 50% trước năm 2032 và 10% trước năm 2030, sớm hơn nhiều so với dự báo chính thức năm 2035 của chính phủ Mỹ. Đối mặt với mối đe dọa này, cộng đồng Ethereum đang chủ động chuẩn bị. Kế hoạch di cư sang mật mã hậu lượng tử đã được thiết lập, với mục tiêu hoàn thành vào năm 2029. Công việc bao gồm nâng cấp chữ ký BLS, cam kết KZG và chữ ký ECDSA trong toàn bộ hệ thống Ethereum, dựa trên các thuật toán mật mã an toàn. Quỹ Ethereum cũng đang phát triển các công cụ như leanVM và đưa ra các giải thưởng triệu đô để thúc đẩy nghiên cứu trong lĩnh vực này.

foresightnews_api06/05 04:09

Nhà nghiên cứu Ethereum Foundation: Ngày Quantum đang đến gần, lên kế hoạch hoàn thành việc chuyển đổi kháng lượng tử vào năm 2029

foresightnews_api06/05 04:09

DeepSeek Có Thể Giúp Trung Quốc Tiết Kiệm 1 Nghìn Tỷ Đô La Mỹ?

Vào nửa cuối năm 2026, Nvidia sẽ giao nền tảng AI mạnh nhất từ trước đến nay: Vera Rubin VR200 NVL72, với chi phí vật tư khoảng 7,8 triệu USD, trong đó bộ nhớ (HBM4 và LPDDR5X) chiếm tới 2 triệu USD. Bài viết phân tích cách DeepSeek, thông qua các công nghệ như nén bộ nhớ ngữ cảnh dài (MLA), mô hình hỗn hợp chuyên gia (MoE) và tái sử dụng bộ nhớ cache, có thể tăng hiệu suất xử lý token lên gấp 4 lần trên cùng phần cứng, giảm đáng kể sự phụ thuộc vào phần cứng đắt đỏ như GPU và HBM. Khi nhu cầu token AI của Trung Quốc dự kiến đạt hàng nghìn tỷ mỗi ngày, việc tăng hiệu quả này có khả năng tiết kiệm một lượng lớn đầu tư cơ sở hạ tầng. Ước tính, với mức tăng hiệu suất 4 lần, có thể tiết kiệm số tiền tương đương việc xây dựng ít đi hàng chục nghìn trung tâm điện toán AI, tổng giá trị lên tới khoảng 1 nghìn tỷ USD trong tương lai. Chiến lược của DeepSeek không phải là thay thế phần cứng tính toán mà là tối ưu hóa việc sử dụng nó, dịch chuyển giá trị sang các khâu như kiến trúc mô hình, hệ thống suy luận và quản lý bộ nhớ - những lĩnh vực mà chuỗi cung ứng trong nước có lợi thế hơn. Điều này làm giảm sự phụ thuộc vào các linh kiện công nghệ cao bị hạn chế và giúp phổ biến AI với chi phí thấp hơn cho các ngành công nghiệp Trung Quốc.

marsbit06/03 00:51

DeepSeek Có Thể Giúp Trung Quốc Tiết Kiệm 1 Nghìn Tỷ Đô La Mỹ?

marsbit06/03 00:51

Việc giảm giá 99% của Xiaomi MiMo không phải là chiêu trò marketing! Luo Fuli đăng X để phản bác những kẻ bi quan

Trong bài viết, tác giả phân tích động thái giảm giá API lên tới 99% cho dòng MiMo-V2.5 của Xiaomi và phản bác các ý kiến cho rằng đây chỉ là chiến lược marketing hay "bán lỗ cướp thị trường". Lộ Phúc Lợi, người đứng đầu MiMo, đã công bố một blog kỹ thuật dài 5000 chữ để giải thích cơ sở kỹ thuật của mức giá mới. Bài viết mô tả sáu trụ cột công nghệ chính cho phép mức giảm giá này: 1. **Kiến trúc Hybrid SWA (Sliding Window Attention):** Giảm dung lượng bộ nhớ tạm (KVCache) xuống còn 1/7 so với Full Attention truyền thống. 2. **Quản lý KVCache hai bể riêng biệt:** Tối ưu hóa việc phân bổ bộ nhớ để triệt để tận dụng lợi thế của SWA, tăng gấp 5 lần số lượng người dùng đồng thời. 3. **Hệ thống tiền tố cache được cải tiến:** Đảm bảo an toàn và nâng cao tỷ lệ trúng cache lên tới 93-95%, khiến phần lớn yêu cầu đọc lặp lại hầu như không cần tính toán lại. 4. **Hệ thống lưu trữ phân tán GCache:** Triển khai trực tiếp trên ổ SSD của máy GPU, giảm chi phí lưu trữ xuống gần bằng 0. 5. **Hệ thống điều phối LLM-Router:** Tối ưu định tuyến và lập lịch, ưu tiên các yêu cầu có cache, tăng hiệu suất tổng thể. 6. **Dự đoán đa token (MTP):** Giảm chi phí tạo văn bản (output), hoàn thiện vòng tròn giảm chi phí cho toàn bộ quá trình xử lý. Những cải tiến này, khi kết hợp, tạo ra một chuỗi tối ưu toàn diện làm giảm đáng kể chi phí tính toán và lưu trữ cho mỗi yêu cầu. Bài viết kết luận rằng mức giảm 99% không phải là con số tiếp thị, mà là kết quả có thể chứng minh của một hệ thống kỹ thuật hoàn chỉnh, một phương pháp giảm chi phí đáng để ngành tham khảo.

marsbit05/31 10:39

Việc giảm giá 99% của Xiaomi MiMo không phải là chiêu trò marketing! Luo Fuli đăng X để phản bác những kẻ bi quan

marsbit05/31 10:39

Tiết kiệm 300 triệu Token trong một tuần, Hướng dẫn Caching của Kỹ sư Anthropic cho Claude Code

Bài viết chia sẻ cách tiết kiệm token khi sử dụng Claude Code thông qua cơ chế cache prompt. Tác giả tiết kiệm được 3 tỷ token trong một tuần, với 91 triệu token cache mỗi ngày. Token được cache có chi phí chỉ bằng 10% token thông thường, giúp kéo dài phiên làm việc và giảm đáng kể chi phí. Cache hoạt động dựa trên nguyên tắc khớp tiền tố (prefix matching) và được chia thành ba lớp: hệ thống, dự án và hội thoại. Để tối ưu, người dùng nên tránh gián đoạn cache bằng cách: không để phiên trống quá 1 giờ (TTL mặc định của Claude Code), chuyển đổi nhiệm vụ một cách rõ ràng thay vì dùng lệnh /clear, và đưa tài liệu lớn vào Projects thay vì dán trực tiếp vào hội thoại. Các thao tác như chuyển đổi mô hình hay bật chế độ "Opus plan" sẽ đặt lại toàn bộ cache. Hiểu và duy trì tỷ lệ cache hit cao có lợi cho cả người dùng và nhà cung cấp, giúp tiết kiệm chi phí và cải thiện hiệu suất.

marsbit05/24 00:38

Tiết kiệm 300 triệu Token trong một tuần, Hướng dẫn Caching của Kỹ sư Anthropic cho Claude Code

marsbit05/24 00:38

Đột phá quan trọng về AI cộng tác! Stanford và Nvidia cùng nhau loại bỏ hao phí giao tiếp trong AI, tốc độ suy luận tăng mạnh 2.4 lần

Tưởng tượng một nhóm trợ lý AI hợp tác giải một bài toán. Cách làm truyền thống buộc chúng phải liên tục "viết" và "đọc" suy nghĩ dưới dạng văn bản, gây lãng phí thời gian, token và làm thất thoát thông tin – vấn đề được gọi là **"Language Tax" (Thuế ngôn ngữ)**. Mới đây, nghiên cứu hợp tác giữa UIUC, Stanford, NVIDIA và MIT đã đề xuất **RecursiveMAS**, một phương pháp đột phá cho phép các agent AI giao tiếp trực tiếp thông qua **"tư duy"** trong không gian tiềm ẩn (latent space), thay vì phải mã hóa và giải mã thành văn bản. Hệ thống này hoạt động như một vòng lặp đệ quy, nơi các agent chuyển tiếp biểu diễn vector ẩn cho nhau cho đến khi hoàn thành nhiệm vụ, chỉ giải mã thành văn bản ở bước cuối cùng. **Lợi ích chính:** - **Tốc độ:** Tăng tốc suy luận từ **1.2 đến 2.4 lần**, hiệu quả tăng theo số vòng lặp đệ quy. - **Chi phí:** Giảm tiêu thụ token **tới 75.6%**. - **Độ chính xác:** Cải thiện trung bình **8.3%** trên nhiều tác vụ chuẩn (toán học, lập trình, hỏi đáp), do giảm thiểu tổn thất thông tin khi "nén" tư duy thành chữ. - **Hiệu quả huấn luyện:** Chỉ cần huấn luyện một mô-đun kết nối nhẹ **RecursiveLink** (0.31% tham số), trong khi đóng băng trọng số mô hình gốc, giảm đáng kể chi phí tính toán. **Ý nghĩa & Hạn chế:** RecursiveMAS mở ra hướng tiếp cận mới để mở rộng hệ thống đa tác nhân: thay vì tăng số lượng agent, có thể **tăng độ sâu đệ quy**. Tuy nhiên, nghiên cứu vẫn cần được kiểm chứng độc lập, đồng thời đối mặt với thách thức về khả năng giải thích (vì quá trình hợp tác diễn ra trong "hộp đen") và khả năng tương thích giữa các kiến trúc model khác nhau. Tóm lại, đây là một bước tiến quan trọng hướng tới việc loại bỏ "nút thắt ngôn ngữ", giúp sự hợp tác giữa các AI trở nên trực tiếp và hiệu quả hơn, giống như **"thần giao cách cảm"**.

marsbit05/21 00:14

Đột phá quan trọng về AI cộng tác! Stanford và Nvidia cùng nhau loại bỏ hao phí giao tiếp trong AI, tốc độ suy luận tăng mạnh 2.4 lần

marsbit05/21 00:14

Làm thế nào để trở thành người dùng Claude cao cấp trong 30 ngày?

Bản tóm tắt: Bài viết này hướng dẫn lộ trình 30 ngày để chuyển từ người dùng Claude thông thường thành người dùng cao cấp, tập trung vào việc xây dựng một hệ thống làm việc bền vững thay vì chỉ hỏi đáp ngẫu nhiên. **Tuần 1: Nắm vững nền tảng** - **Ngày 1-2:** Học viết Prompt có cấu trúc gồm Vai trò, Bối cảnh, Nhiệm vụ, Định dạng và Điều kiện ràng buộc. - **Ngày 3-4:** Hiểu về cửa sổ ngữ cảnh, ưu tiên đặt thông tin quan trọng ở đầu và cuối cuộc trò chuyện. - **Ngày 5-7:** Thiết lập 3 Projects chính (công việc, nghiên cứu, viết lách) và kích hoạt Memory để Claude ghi nhớ thông tin cá nhân hóa. **Tuần 2: Xây dựng quy trình làm việc (Workflow)** - **Ngày 8-9:** Tạo workflow nghiên cứu có thể tái sử dụng. - **Ngày 10-11:** Tạo workflow viết hai bước (lập dàn ý rồi viết chi tiết). - **Ngày 12-14:** Tạo workflow hỗ trợ ra quyết định bằng cách phân tích ưu/khuyết điểm. **Tuần 3: Để Claude làm việc tự chủ** - **Ngày 15-17:** Sử dụng Claude Cowork để Claude tự động xử lý tệp và nhiệm vụ trên máy tính. - **Ngày 18-19:** Kết nối Claude với các công cụ như Google Drive, Slack, Gmail. - **Ngày 20-21:** Thiết lập nhiệm vụ tự động hóa, ví dụ tóm tắt email hàng ngày. **Tuần 4: Tối ưu hóa và tích lũy** - **Ngày 22-24:** Đánh giá và tối ưu tất cả workflow dựa trên chất lượng đầu ra. - **Ngày 25-26:** Xây dựng cơ sở kiến thức cá nhân từ các đầu ra chất lượng của Claude. - **Ngày 27-28:** Dạy lại cho người khác để củng cố kiến thức. - **Ngày 29-30:** Thiết kế "hệ điều hành" Claude lý tưởng cho riêng bạn, lập kế hoạch sử dụng hàng tuần. **Kết quả:** Sau 30 ngày, Claude sẽ trở thành trợ lý hiểu bạn, có thể xử lý nhiều tác vụ tự động và nhất quán, giúp bạn tập trung vào công việc sáng tạo và chiến lược. Sự khác biệt nằm ở việc xây dựng một hệ thống có thể lặp lại và cải tiến, không phải những câu lệnh đơn lẻ.

marsbit05/20 08:09

Làm thế nào để trở thành người dùng Claude cao cấp trong 30 ngày?

marsbit05/20 08:09

Tại sao việc xây dựng SocialFi lại bắt nguồn từ việc đọc sai về phương tiện truyền thông của chính nó

SocialFi đã thất bại vì nó hiểu sai bản chất của phương tiện truyền thông xã hội. Bài viết sử dụng lý thuyết "phương tiện nóng/lạnh" của Marshall McLuhan để phân tích. Mạng xã hội truyền thống (như Twitter cũ) là một "phương tiện lạnh": ý nghĩa được tạo ra từ những tín hiệu mơ hồ, mảnh ghép (như tweet) và cần sự tương tác, tham gia của cộng đồng để hoàn thiện. SocialFi (ví dụ Friend.tech) đã cố gắng gắn tài chính trực tiếp vào từng hành vi xã hội (theo dõi, bài đăng) với giá cả giao dịch theo thời gian thực. Điều này biến tín hiệu thành "nóng" - rõ ràng, hoàn chỉnh, không cần diễn giải. Kết quả, người dùng chuyển từ "tham gia" sang "giao dịch". Khi động lực tài chính (lợi nhuận đầu cơ) biến mất, không còn nền tảng xã hội "lạnh" nào để dựa vào, và toàn bộ nền tảng sụp đổ. Bài học là: Vốn (tính thanh khoản) chính là "nhiệt". Đổ nó vào một phương tiện "lạnh" sẽ thay đổi bản chất phương tiện đó. Các nền tảng thành công lâu dài (như Substack, Patreon, Bandcamp) biết cách để vốn "ngưng tụ" ở những điểm cụ thể (ví dụ: gói đăng ký, đợt gây quỹ) mà không làm nóng toàn bộ trải nghiệm tham gia. Chúng giữ cho phần lớn nền tảng ở trạng thái "lạnh", mở và phụ thuộc vào tương tác. NFT cũng minh họa rõ ràng cho quá trình này: từ một hoạt động sưu tầm "lạnh" đầy văn hóa, nó đã bị làm "nóng" nhanh chóng bởi các công cụ định giá, biểu đồ thời gian thực và giao dịch tự động, biến người sưu tầm thành nhà giao dịch và làm mất đi ý nghĩa cộng đồng vốn có. Thất bại chung cho thấy việc thiết kế nền tảng cần tôn trọng và bảo vệ bản chất "lạnh" của phương tiện tương tác xã hội nếu muốn nó tồn tại lâu dài.

marsbit05/14 09:46

Tại sao việc xây dựng SocialFi lại bắt nguồn từ việc đọc sai về phương tiện truyền thông của chính nó

marsbit05/14 09:46

Cách Tự Động Hóa Mọi Quy Trình Làm Việc Với Claude Skills (Hướng Dẫn Đầy Đủ)

**Claude Skills là gì và tại sao chúng bị đánh giá thấp?** Claude Skills không chỉ là prompt lưu sẵn, mà là "nhân viên" được đào tạo chuyên biệt để xử lý một loại công việc cụ thể. Nó cung cấp chất lượng đầu ra ổn định, chuẩn hóa với quy trình, tiêu chuẩn và định dạng nhất quán mỗi lần, khác hẳn với kết quả thay đổi khi dùng prompt thông thường. **Hướng dẫn 4 giai đoạn thực hành:** **Giai đoạn 1: Cài đặt Skill đầu tiên (5 phút)** - Skills là các thư mục chứa file `SKILL.md` trên máy tính bạn. - Tìm Skill phù hợp trên skillsmp.com hoặc GitHub của Anthropic, cài đặt và thử nghiệm ngay với một công việc thực tế. **Giai đoạn 2: Xây dựng Skill tùy chỉnh đầu tiên** Trả lời 3 câu hỏi trước khi viết: 1. **Nhiệm vụ:** Xác định công việc cực kỳ cụ thể. 2. **Kích hoạt:** Liệt kê ít nhất 5 cụm từ bạn sẽ dùng để gọi Skill. 3. **Đầu ra mẫu:** Cung cấp một ví dụ đầu ra hoàn hảo thực tế. Sau đó, viết file `SKILL.md` với hai phần: - **Phần YAML frontmatter:** Ghi tên và mô tả kích hoạt rõ ràng. - **Phần hướng dẫn:** Trình bày quy trình công việc từng bước bằng ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm ví dụ và cách xử lý các tình huống đặc biệt. **Giai đoạn 3: Kiểm thử & Tối ưu hóa để đạt cấp độ sản xuất** Kiểm tra Skill qua 3 kịch bản: 1. **Tình huống thông thường** (80% công việc). 2. **Tình huống biên/bất thường** (thiếu dữ liệu, xung đột...). 3. **Kiểm tra áp lực** (phiên bản phức tạp, hỗn độn nhất). Skill đạt chuẩn khi xử lý tốt cả 3. Tối ưu hóa liên tục dựa trên các lỗi phát hiện được. **Giai đoạn 4: Xây dựng thư viện Skill cho ngành của bạn** - Biến mọi nhiệm vụ lặp lại thành một Skill chuyên biệt. - Ví dụ theo ngành: - **Bất động sản:** Viết mô tả BĐS, phân tích thị trường, soạn email theo dõi. - **Marketing:** Tạo brief sự kiện, viết quảng cáo, phân tích A/B. - **Tài chính:** Xử lý báo cáo, phân tích hóa đơn, kiểm tra tuân thủ. - Một Skill tiết kiệm 30 phút/tuần, mười Skill sẽ trả lại cho bạn 260 giờ/năm. Bài viết cung cấp lộ trình thực tế để tự động hóa mọi quy trình công việc bằng cách xây dựng và quản lý một đội ngũ "nhân viên AI" ổn định thông qua Claude Skills.

marsbit05/12 09:55

Cách Tự Động Hóa Mọi Quy Trình Làm Việc Với Claude Skills (Hướng Dẫn Đầy Đủ)

marsbit05/12 09:55

Claude của bạn sẽ mơ đêm nay, đừng làm phiền nó

Bài viết thảo luận về cách các công ty AI như Anthropic sử dụng các thuật ngữ mang tính con người như "mơ" (dreaming), "ghi nhớ" (memory) và "suy nghĩ" (thinking) để mô tả các chức năng kỹ thuật của AI Agent, qua đó làm mờ đi ranh giới giữa máy móc và con người. Cụ thể, tính năng "mơ" của Claude thực chất là một quá trình xử lý tự động ngoại tuyến, nơi Agent phân tích lại nhật ký hoạt động từ các tác vụ trước đó để tìm ra mẫu hành vi và tối ưu hóa hiệu suất trong tương lai, tương tự cơ chế củng cố ký ức khi ngủ của con người. Các nền tảng AI khác như Hermes Agent và OpenClaw cũng có cơ chế tự học tương tự. Bài viết chỉ ra rằng việc sử dụng ngôn ngữ nhân cách hóa này không chỉ là một chiến lược tiếp thị, nhằm tạo cảm giác AI là một thực thể sống có nội tâm, mà còn ảnh hưởng đến cách chúng ta phân bổ trách nhiệm khi có sự cố xảy ra, từ công cụ chuyển sang "chủ thể" hành vi. Đồng thời, nó đề cập đến thách thức kỹ thuật về bộ nhớ dài hạn (context window) của AI và nhu cầu về các cơ chế như "mơ" để lọc và lưu giữ thông tin quan trọng, trong bối cảnh các công ty như Subquadratic đang phát triển mô hình với ngữ cảnh cực dài lên đến 12 triệu token. Cuối cùng, tác giả dự đoán sự xuất hiện của các tính năng như "mơ giữa ban ngày" (daydreaming) để AI lên kế hoạch cho các tác vụ trong tương lai, và nhấn mạnh rằng việc thừa nhận bản chất máy móc của AI khó khăn hơn chúng ta tưởng khi ngôn ngữ đang liên tục được định hình lại.

marsbit05/11 00:19

Claude của bạn sẽ mơ đêm nay, đừng làm phiền nó