# Bài viết Liên quan Nhà nghiên cứu

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

10.000 Nhà Khoa H�h Miễn Phí 1 Năm, OpenAI Chuyển Dây Chuyền Nghiên Cứu Vào ChatGPT

OpenAI vừa công bố chương trình "ChatGPT for Academic Researchers", cung cấp quyền truy cập miễn phí một năm vào các mô hình AI tiên tiến nhất cho 100.000 nhà nghiên cứu học thuật (mục tiêu 2027, bắt đầu với 10.000 chỗ mùa hè này). Gói này bao gồm ChatGPT, ChatGPT Work, Codex với hạn mức cao hơn, cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn, cùng hơn 75 công cụ chuyên ngành khoa học sự sống và khả năng kết nối với các nền tảng như Zotero, GitHub. Mục tiêu là đóng gói toàn bộ quy trình nghiên cứu - từ đọc tài liệu, viết mã, phân tích dữ liệu đến soạn thảo bản thảo - vào một không gian làm việc thống nhất. Dữ liệu của OpenAI cho thấy khoảng 1,3 triệu người đã sử dụng ChatGPT hàng tuần cho công việc khoa học và toán học cấp cao. Tuy nhiên, chương trình miễn phí có ba giới hạn chính: hạn mức sử dụng có giới hạn, không bao gồm API và quan trọng nhất là không cung cấp quyền truy cập vào trọng số mô hình (model weights), nghĩa là mô hình vẫn là một "hộp đen". Điều này trái ngược với mong muốn của nhiều nhà nghiên cứu AI, những người cần trọng số để đánh giá độc lập và kiểm tra an toàn. Chương trình này khác với "AI for Science" của Anthropic (cung cấp credit API), tập trung vào việc tạo ra một môi trường làm việc toàn diện nhằm hình thành thói quen sử dụng lâu dài. Câu hỏi đặt ra là liệu các nhà nghiên cứu có thể từ bỏ công cụ này khi thời gian dùng thử kết thúc hay không.

marsbit07/30 11:53

10.000 Nhà Khoa H�h Miễn Phí 1 Năm, OpenAI Chuyển Dây Chuyền Nghiên Cứu Vào ChatGPT

marsbit07/30 11:53

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

Bài viết này giới thiệu Giáo sư Văn Hổ Trần (Chen Wenhu), một nhà khoa học máy tính người Hoa hiện công tác tại Đại học Waterloo, Canada, và là người đứng sau các bộ đánh giá tiêu chuẩn quan trọng trong ngành AI như MMLU-Pro, MMMU và MMMU-Pro. Khi các mô hình AI tiên tiến như GPT-4, Claude hay Gemini đạt điểm số gần tuyệt đối trên các bài kiểm tra cũ như MMLU, cộng đồng cần một thước đo mới để phân biệt khả năng thực sự. Năm 2024, nhóm của Giáo sư Văn Hổ Trần tại Phòng thí nghiệm TIGER (còn gọi là Hổ Đầu Bang) đã phát triển MMLU-Pro. Bộ dữ liệu mới này với hơn 12.000 câu hỏi đã mở rộng lựa chọn, tăng cường các câu hỏi suy luận và loại bỏ những câu đơn giản, giúp giảm đáng kể điểm số của các mô hình và đánh giá ổn định hơn. Ông cũng là tác giả chính của MMMU - bộ tiêu chuẩn đánh giá đa phương thức (multimodal) đầu tiên yêu cầu mô hình kết hợp hiểu biết hình ảnh phức tạp (biểu đồ, bản đồ, công thức) với kiến thức chuyên ngành để trả lời câu hỏi. Phiên bản nâng cấp MMMU-Pro sau đó được tạo ra để đảm bảo mô hình thực sự xử lý thông tin thị giác chứ không chỉ dựa vào văn bản. Bài viết cho thấy công việc của Giáo sư Văn Hổ Trần bắt nguồn từ hướng nghiên cứu lâu dài về hiểu thông tin phức tạp và trả lời câu hỏi dựa trên tri thức. Kinh nghiệm thực tế của ông từ khi tham gia phát triển mô hình Gemini tại Google DeepMind và hiện tại là tại Phòng thí nghiệm Siêu Trí tuệ của Meta, cùng với việc phòng thí nghiệm của ông cũng tự phát triển các mô hình (như UniVideo, Vamba), đã giúp ông thiết kế ra những bài đánh giá sát thực tế, phát hiện đúng điểm mạnh yếu của mô hình. Tác giả kết luận rằng trong khi sự chú ý của ngành AI thường đổ dồn vào các nhà sáng lập hay lãnh đạo nổi tiếng, thì sự đóng góp của các nhà nghiên cứu như Giáo sư Văn Hổ Trần trong việc xây dựng "ngôn ngữ chung" để đánh giá tiến bộ AI là vô cùng quan trọng.

marsbit06/19 09:20

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

marsbit06/19 09:20

活动图片