# Bài viết Liên quan Khoa học

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

Claude Science phiên bản mã nguồn mở đã ra mắt: Không phụ thuộc, giấy phép MIT, tích hợp hơn 30 Skills nghiên cứu

Claude Science, một công cụ nghiên cứu AI nổi tiếng, đã được tái tạo dưới dạng mã nguồn mở với tên gọi OpenAI4S. Được phát triển bởi Phòng thí nghiệm chung Đại học Bắc Kinh và YuanAI, dự án này được cấp phép MIT và không phụ thuộc vào thư viện bên ngoài. OpenAI4S hoạt động dựa trên triết lý "Code-as-Action" (Mã lệnh là Hành động), cho phép tác nhân AI tạo và thực thi mã Python/R trong một môi trường kernel liên tục. Cách tiếp cận này giúp tự động hóa các quy trình nghiên cứu phức tạp, từ tìm kiếm tài liệu, phân tích dữ liệu, chạy thuật toán đến tạo báo cáo, trong khi vẫn giữ lại các kết quả trung gian để kiểm tra và sửa đổi. Dự án tích hợp sẵn hơn 30 kỹ năng (Skills) cho các lĩnh vực như sinh học, hóa học, bao gồm phân tích cấu trúc protein, thiết kế phân tử và truy xuất dữ liệu mở. Nó tuân thủ chính sách "không tạo dữ liệu giả", chỉ sử dụng dữ liệu thật và tính toán thật, đồng thời hỗ trợ kết nối với môi trường tính toán riêng (như GPU) cho các tác vụ chuyên sâu. OpenAI4S là một nền tảng nghiên cứu mở, khuyến khích cộng đồng học thuật và nhà phát triển đóng góp kỹ năng mới, cải thiện kiến trúc và mở rộng khả năng ứng dụng vào các lĩnh vực khoa học thực tế.

marsbit5 giờ trước

Claude Science phiên bản mã nguồn mở đã ra mắt: Không phụ thuộc, giấy phép MIT, tích hợp hơn 30 Skills nghiên cứu

marsbit5 giờ trước

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

Bài toán Lý thuyết Dây kẹt nửa năm, Claude giải quyết trong một đêm, Giáo sư Đại học Tokyo kinh ngạc đến mức xóa tweet

Bài toán lý thuyết dây gây bế tắc suốt nửa năm đã được Claude giải quyết chỉ trong một đêm, khiến Giáo sư Đại học Tokyo Yuji Tachikawa kinh ngạc đến mức phải xóa bài đăng trên mạng xã hội. Sự việc bắt đầu khi giáo sư, trong lúc bí ý, đã thử đưa ghi chú nghiên cứu bị đình trệ cho AI. Claude không chỉ đề xuất một hướng tiếp cận có giá trị mà còn tự động sử dụng SymPy để viết mã xác minh kết quả. Giáo sư Tachikawa nhận xét AI dường như thực sự hiểu và có trực giác về lý thuyết dây, thậm chí còn thành thạo hơn ông trong lĩnh vực tô pô đại số. Cùng thời điểm, một ví dụ ấn tượng khác từ Đại học Stanford cho thấy Claude có thể phân tích bộ gen của một nhà di truyền học chỉ trong 30 phút, trong khi một nhóm 31 người từng mất 9 tháng cho công việc tương tự. Những thành tựu này, từ vật lý lý thuyết đến di truyền học lâm sàng, chứng tỏ AI đang vượt qua ranh giới của một công cụ đơn thuần để trở thành một "đồng nghiệp" khoa học đầy tiềm năng, mở ra một kỷ nguyên mới cho khám phá khoa học với tốc độ và khả năng dự đoán khó lường.

marsbit07/14 13:57

Bài toán Lý thuyết Dây kẹt nửa năm, Claude giải quyết trong một đêm, Giáo sư Đại học Tokyo kinh ngạc đến mức xóa tweet

marsbit07/14 13:57

Hoàn toàn miễn phí, Bản thay thế mã nguồn mở Claude Science, DeepSeek/GLM muốn dùng cái nào tùy ý

Cộng đồng học thuật phấn khích! Chỉ chưa đầy một tuần sau khi Anthropic ra mắt Claude Science - nền tảng AI chuyên biệt cho nghiên cứu khoa học, cộng đồng mã nguồn mở đã có bản thay thế của riêng mình: OpenScience. Dự án này, được phát triển bởi nhóm Synthetic Sciences (YC W26), hướng đến mục tiêu tương tự: một bàn làm việc AI toàn diện hỗ trợ nhà nghiên cứu từ tìm kiếm tài liệu, tạo giả thuyết, chạy thí nghiệm đến viết báo cáo. Tuy nhiên, điểm khác biệt cốt lõi là OpenScience hoàn toàn **"model-agnostic"** (không phụ thuộc mô hình). Thay vì bị khóa vào một nhà cung cấp mô hình duy nhất như Claude Science, người dùng OpenScience có thể tự do lựa chọn và kết nối với bất kỳ AI model nào thông qua API Key: Claude, GPT, DeepSeek, GLM, hay thậm chí chạy mô hình cục bộ qua Ollama để đảm bảo tính bảo mật. Nền tảng này cho phép chuyển đổi mô hình linh hoạt ngay trong một phiên làm việc. Về tính năng, OpenScience tuyên bố tích hợp sẵn hơn **250 gói kỹ năng nghiên cứu** (nhiều gấp 4 lần Claude Science theo bài viết), bao phủ các lĩnh vực như sinh học tính toán, hóa tin học và máy học, tất cả đều có thể chỉnh sửa và mở rộng. Cài đặt được cho là đơn giản chỉ với một dòng lệnh. Dự án nhấn mạnh tinh thần mở và khả năng tiếp cận, hoạt động hoàn toàn miễn phí khi sử dụng API Key riêng. Nhóm cũng cung cấp một nền tảng được quản lý tên là Atlas cho những ai muốn thuận tiện hơn. Điều đáng chú ý là trong tài liệu, OpenScience đã đưa ra một tuyên bố rõ ràng về việc không có sự liên kết hay được tài trợ bởi Anthropic, có vẻ như để tránh các vấn đề pháp lý tiềm ẩn. Tóm lại, OpenScience xuất hiện như một ứng cử viên mã nguồn mở đầy hứa hẹn, mang đến cho các nhà khoa học, đặc biệt là những người ở khu vực bị hạn chế tiếp cận hoặc có ngân sách eo hẹp, một sự lựa chọn linh hoạt và mạnh mẽ để đẩy nhanh quy trình nghiên cứu của họ.

marsbit07/07 07:32

Hoàn toàn miễn phí, Bản thay thế mã nguồn mở Claude Science, DeepSeek/GLM muốn dùng cái nào tùy ý

marsbit07/07 07:32

Sản xuất chip khó đến mức nào? Một lỗi chia số, 4,75 tỷ đô la bay mất

Làm chip có khó không? Một lỗi phép tính chia có thể khiến 475 triệu USD đổ sông đổ bể Tôi là Thạch Khản, một nhà nghiên cứu về chip tại Viện Khoa học Máy tính, Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc. Chip là nền tảng của xã hội hiện đại, ứng dụng trong mọi lĩnh vực từ AI đến y tế, ô tô tự lái. Sự nghiệp của tôi thú vị vì tính ứng dụng rộng rãi và đặc biệt là vì độ khó của nó. Độ khó của chip bắt nguồn từ quy trình phát triển phức tạp. Về cơ bản, đó là hành trình từ hạt cát trở thành vi mạch thông qua các bước như tinh chế, quang khắc, khắc, đóng gói. Tuy nhiên, chế tạo chỉ là một phần. Thiết kế mạch và đảm bảo nó hoạt động chính xác là thách thức lớn hơn. Vấn đề nằm ở chỗ chip cần thành công ngay từ lần đầu. Không như phần mềm có thể vá lỗi sau này, một khi chip đã được sản xuất, việc sửa chữa là cực kỳ tốn kém. Ví dụ điển hình là lỗi đơn vị chia số dấu phẩy động trong chip Pentium của Intel vào những năm 1990, buộc họ phải thu hồi với chi phí 4,75 tỷ USD. Theo khảo sát, chỉ 24% dự án chip thành công ngay lần đầu. 76% còn lại phải làm lại ít nhất một lần, tiêu tốn rất nhiều thời gian và tiền bạc. Nguyên nhân chính là khó khăn trong xác minh chip (chip verification) - quá trình đảm bảo thiết kế không có lỗi trước khi sản xuất. Xác minh chip chiếm tới 70% chu kỳ thiết kế. Để xác minh hoàn toàn một lõi CPU bằng mô phỏng phần mềm hiện đại nhất có thể mất 15.000 năm! Công nghệ mô phỏng phần cứng có thể rút ngắn xuống còn 30 năm, nhưng vẫn quá lâu. Thách thức này xuất phát từ "tam giác bất khả thi" trong xác minh: hiệu suất cao, khả năng gỡ lỗi tốt và chi phí thấp không thể đạt được cùng lúc. Đây là lĩnh vực ít người theo đuổi trong cả công nghiệp lẫn học thuật, vì nó là công việc vất vả và khó công bố kết quả nghiên cứu so với các lĩnh vực thời thượng như AI. Tuy nhiên, vẫn cần có người dấn thân. Trong vài năm qua, nhóm của tôi đã xây dựng một hệ thống nghiên cứu xác minh nhanh (agile verification), với cốt lõi là nền tảng ENCORE dựa trên chip FPGA. Nó nhằm mục tiêu tăng hiệu quả xác minh và khả năng gỡ lỗi, áp dụng cho cả bộ xử lý thông dụng (CPU/GPU) và chip chuyên dụng như bộ tăng tốc AI. Bên cạnh nghiên cứu, tôi còn làm công tác phổ biến kiến thức về chip trên Bilibili với tên "Lão Thạch Đàm Tâm" trong 4-5 năm qua. Mặc dù làm video dài về chủ đề chuyên sâu khó có lượng xem cao như các video ngắn thời thượng, tôi vẫn kiên trì. Tôi tin rằng cả nghiên cứu xác minh chip lẫn phổ biến kiến thức về chip đều là những việc khó khăn cần sự bền bỉ lâu dài, và chính vì thế, chúng rất đáng để theo đuổi.

marsbit06/15 10:33

Sản xuất chip khó đến mức nào? Một lỗi chia số, 4,75 tỷ đô la bay mất

marsbit06/15 10:33

Hoskinson Cảnh Báo Cardano Có Thể Đánh Mất Lợi Thế 'Đồng Xu Khoa Học'

Charles Hoskinson đã kêu gọi các Đại diện Bỏ phiếu Ủy quyền (DRep) của Cardano ủng hộ một đề xuất tài trợ nghiên cứu, cảnh báo rằng việc từ chối có thể làm tổn hại đến một trong những giá trị cốt lõi của mạng lưới: danh tiếng là một blockchain dẫn đầu về nghiên cứu. Trong một buổi phát trực tiếp vào ngày 21 tháng 5, Hoskinson cho biết Cardano đang trong "mùa ngân quỹ" và đối mặt với môi trường tài trợ khó khăn hơn năm ngoái. Ông bày tỏ lo ngại sâu sắc về một xu hướng đáng lo ngại khi một số DRep bỏ phiếu chống lại việc tài trợ cho nhóm nghiên cứu của Cardano. Hoskinson nhấn mạnh rằng chương trình nghiên cứu lâu dài là "xương sống" của hệ sinh thái Cardano, thứ đã giúp dự án khác biệt với các blockchain lớn khác. Hàng trăm triệu đô la đã được đầu tư vào nghiên cứu trong suốt 10 năm qua, tạo ra nhóm nghiên cứu tiền điện tử lớn nhất thế giới với các đối tác học thuật danh tiếng. Ông cảnh báo về nguy cơ chảy máu chất xám nếu các nhà nghiên cứu hàng đầu cảm thấy công việc của họ không được coi trọng. Họ có thể bị các hệ sinh thái đối thủ có nhiều ngân sách hơn thu hút, và sự mất mát này sẽ khó có thể khôi phục. Hoskinson cũng đặt câu hỏi về trường hợp đầu tư vào Cardano trong 3-5 năm tới nếu mạng lưới không còn ủng hộ nghiên cứu. Ông kết thúc bằng lời kêu gọi khẩn thiết tới các DRep hãy ủng hộ đề xuất tài trợ nghiên cứu, coi đây là nền tảng cần thiết cho vị thế cạnh tranh lâu dài của Cardano, và nhắc lại khẩu hiệu: "Bạn không thể đi mà không có xương sống. Hãy bỏ phiếu cho khoa học."

bitcoinist05/21 16:05

Hoskinson Cảnh Báo Cardano Có Thể Đánh Mất Lợi Thế 'Đồng Xu Khoa Học'

bitcoinist05/21 16:05

活动图片