Các công ty AI thể ảo hiện nay thường quay những đoạn phim demo được dàn dựng tỉ mỉ và phóng đại như quảng cáo, nhưng còn một video thô chưa qua chỉnh sửa, bạn đã xem chưa?
Mấy ngày trước, một người bạn trong ngành gửi cho tôi một đoạn demo dài 10 phút, xuyên suốt một cảnh quay, không cắt, không điều khiển từ xa ngoài hiện trường, không can thiệp chỉ thị thủ công, thậm chí có phần thô ráp, nhưng nội dung trình chiếu lại khiến tôi ngồi bệt xuống, tâm trạng không thể bình tĩnh trong thời gian dài (doge).
Trong video, robot sẽ đưa tay ra ngoài cửa sổ để lau kính, khi không với tới chỗ cao sẽ tự biết lấy hộp đứng lên, bị gián đoán giữa nhiệm vụ dài hạn vẫn có thể khôi phục chính xác...
Ấn tượng hơn nữa, video xuất hiện đồng thời bản thể robot của Ngự Thụ và Trí Nguyên, hai "đối thủ" này có kiến trúc phần cứng, bậc tự do chuyển động, hệ thống cảm biến hoàn toàn khác biệt, lại dùng chung một "bộ não", phối hợp hỗ trợ lẫn nhau, đây là mẫu bộ não chung xuyên bản thể hiếm có trên toàn cầu.
Không quá lời khi nói rằng, nó có thể là một demo đủ để viết lại nhận thức ngành AI thể ảo toàn cầu, lật đổ phán đoán kỹ thuật của phân khúc, thậm chí có thể đã thay đổi Scaling Law...
Thần tiên này rốt cuộc là từ đâu tới?
Phân tích từng khung hình video, toàn những phân cảnh kinh điển
Lượng thông tin của video này thật sự quá lớn. Tôi nghiêm túc phân tích từng khung hình, kết quả càng xem càng mê.
Thao tác trong không gian kín, ổn định đến khó tin
Địa điểm quay là một phòng trọ khoảng 15m2, đồ đạc dày đặc, lối đi hẹp, ngay cả việc xoay người cũng khó khăn. Môi trường này, về cơ bản không có khả năng thao tác từ xa (không đủ chỗ đứng người) và kịch bản định sẵn.
Ngay từ thiết kế môi trường, video này đã thẳng thừng nói với mọi người rằng, đây chỉ có thể là một video robot hoàn toàn tự học, tự tiến hóa, tự ra quyết định.
Hai con robot làm việc nhà song song trong cùng một không gian, cảm nhận ranh giới, lập kế hoạch đường đi trong thời gian thực.
Xuyên suốt không va chạm, không lạc đường, không ngừng trệ, thích ứng hoàn hảo với môi trường thực tế phức tạp xa lạ, ngay cả robot bản "chiến tích" bị buộc dây cũng thể hiện sự linh hoạt cực mạnh.
Cả đoạn video không cắt cảnh, không quay lại, cũng không có can thiệp chỉ thị thủ công.
Thò tay ra ngoài cửa sổ lau kính, hiện thân đỉnh cao của năng lực động lực học và suy luận tự chủ
Ngay từ nhiệm vụ đầu tiên, robot đã thể hiện mặt "tinh tế" và vượt quá tưởng tượng của con người.
Một robot Ngự Thụ dùng thanh gạt nước lau kính, người từng dùng thanh gạt nước đều biết, nếu dùng lực nhẹ quá sẽ không sạch, mạnh quá lại gây tiếng động lạ, so với việc dùng khăn lau kính còn thử thách hơn về kiểm soát lực và nhận thức không gian, ngay lập tức tự tăng độ khó lên mức địa ngục.
Chỉ thấy robot lau vài cái, có một chỗ không sạch, nó lại tự mình phán đoán: vết bẩn có thể ở bên ngoài.
Thế là nó thực hiện một loạt động tác tôi chưa từng thấy: nghiêng người, ngả người ra sau, thò đầu, giơ tay, đưa tay cầm thanh gạt nước ra ngoài cửa sổ. (Ổn định như chó già)
Một số mô hình thể ảo hiện có, có thể làm tốt việc kiểm soát lực đã là cực hạn, nhưng robot này, trên nền tảng điều khiển mô-men xoắn chính xác, lại hòa trộn một cách vô cùng tự nhiên nhận thức về môi trường không gian (giơ tay ra không va vào khung cửa sổ) và tính toán động lực học.
Không chỉ khả năng đơn nhất đạt đến mức trần của ngành, mô hình còn thể hiện biểu hiện thống nhất hóa tam vị nhất thể.
Điều khiến tôi không thể bình tĩnh lâu hơn nữa là, khi không cách nào lau sạch, nó ngay lập tức suy luận quyết định, đưa tay ra ngoài cửa sổ lau kính, đây là lần đầu tiên tôi thấy mô hình tự suy luận, tự tiến hóa như con người.
Điều này thể hiện đầy đủ việc mô hình hòa trộn thị giác, xúc giác, động lực học thành nhận thức thống nhất, và có khả năng tự tiến hóa, lần này, cuối cùng tôi tin rằng robot thực sự có thể làm việc, và sẽ làm đến mức hoàn hảo hơn con người.
Chu trình khép kín nhiệm vụ trình tự dài, từ chối tích lũy sai số
Sau khi lau kính xong, robot Ngự Thụ ổn định đặt thanh gạt nước về vị trí cũ, điểm rơi chính xác, động tác liền mạch.
Đừng xem thường động tác kết thúc này, điều này có nghĩa là nó đã hoàn thành chu trình khép kín toàn bộ "lấy công cụ - thao tác - cất giữ".
Robot Trí Nguyên bên cạnh, đi đến máy giặt, lấy tấm lót đã giặt sạch đặt phía sau sofa, lại quay lại tiếp tục lấy con búp bê đã giặt sạch, chính xác cho vào tủ quần áo tầng hai, mỗi đồ vật đều trở về chỗ đáng lẽ của chúng.
Robot Trí Nguyên vô tình đụng vào kính, càng chứng tỏ đây là quyết định tự chủ của robot, vì đôi khi camera không giải quyết được phản quang của kính, còn nếu người thao tác từ xa thì có thể (doge).
Hai phân cảnh này là thu nhỏ của năng lực cơ bản nhất trong toàn bộ video 10 phút, trong nhiệm vụ trình tự dài, mỗi nhiệm vụ đều hoàn thành mượt mà, chính xác và thực hiện một lần là xong, sẽ không vì nhiệm vụ trở nên nhiều hơn, dài hơn mà tích lũy sai số, càng làm càng kém.
Điều này giải quyết được nhược điểm mà mô hình VLA truyền thống sợ nhất là nhiệm vụ chuỗi dài.
Chỉ từ biểu hiện động tác mà nói, mô hình nhất định đã sử dụng một kiến trúc hoàn toàn mới, trong chuỗi nhiệm vụ siêu dài 10 phút, liên tục sửa lỗi, xuất ra ổn định, mỗi động tác đều đạt được chính xác có thể kiểm soát, độ bền vững có thể nói là đỉnh cao trong ngành.
Nhiệm vụ có thể tùy ý gián đoạn, mô hình có thể thực hiện lại từ điểm ngắt
Tiếp theo, trong khung hình xuất hiện tiếng chuông báo thức. (Phóng to âm thanh nghe kỹ, không rõ ràng)
Lúc đầu tôi không hiểu ý đồ của tiếng chuông, xem đi xem lại phát hiện, chuông báo thức là một loại nhắc nhở được thiết lập sẵn, sẽ gián đoạn nhiệm vụ hiện tại của hai robot, bắt đầu thực hiện nhiệm vụ đặc biệt là thu dọn mặt bàn và tủ lạnh.
Kỳ diệu là, sau khi thu dọn xong mặt bàn và tủ lạnh, robot tiếp tục khôi phục thực hiện nhiệm vụ bị gián đoạn trước đó, điều này thể hiện mô hình có khả năng tùy thời gián đoạn, thực hiện lại từ điểm ngắt, khôi phục nhiệm vụ.
So sánh với các demo trên thị trường chỉ có thể hoàn thành một nhiệm vụ một lần, còn phải nâng niu cẩn thận, video thô ráp này thể hiện ra là năng lực siêu mạnh của robot trong môi trường thao tác thực tế, không chỉ bền bỉ, thậm chí còn có thể "một tâm hai dụng".
Tiếp theo là một quy trình dài thu dọn nhà cửa: robot Ngự Thụ lấy túi đựng đồ đặt lên bàn, robot Trí Nguyên nhìn thấy thức ăn trên tủ lạnh, phán đoán nên bảo quản lạnh, liền lập tức thực hiện, và thuận tiện lấy ra thức ăn nên rã đông (tôi đoán đội ngũ thần bí này có lẽ đang ám chỉ, robot sắp có thể làm bốn món ăn một canh rồi).
Xuyên suốt không có chỉ thị từng bước, robot tự chủ phân giải nhiệm vụ, lập kế hoạch động tác, từng bước hoàn thành toàn bộ quy trình từ lấy đồ đến cất đặt.
Phần lớn robot hiện nay chỉ có thể thực hiện quy trình nhiệm vụ đơn tuyến tính, gặp phải nhiễu loạn giữa chừng, nhiệm vụ cơ bản là sụp đổ. Trong khi đó, mô hình này sở hữu năng lực phán đoán ưu tiên nhiệm vụ và điều phối động cấp độ con người, có thể tùy thời chuyển đổi luồng nhiệm vụ, sự linh hoạt và tính ổn định thể hiện ra này, vượt xa khả năng của bất kỳ mô hình đã biết nào trên thị trường.
Trí Nguyên đeo khăn cho Ngự Thụ, phân cảnh kinh điển hợp tác xuyên bản thể
Sau đó, cao trào nhất của toàn bộ video xuất hiện.
Hai robot dường như đã bàn bạc, hai anh em nhất định phải một lần dọn dẹp xong đồ linh tinh trên bàn, không thể chuyển đi chuyển lại.
Vì vậy Ngự Thụ liên tục đặt đồ vật lên người mình, cho đến khi hai tay chiếm đầy không biết nên thao tác thế nào. Lúc này, robot Trí Nguyên nhẹ nhàng tiến lại gần, từ từ nhấc một chiếc khăn quàng trên bàn, đeo lên cổ robot Ngự Thụ.
Robot Trí Nguyên phát hiện khăn quàng khá dài, bèn dùng hai tay nâng khăn lên, lúc này Ngự Thụ dường như cũng hiểu ý Trí Nguyên, cúi người xuống, Trí Nguyên quấn khăn vòng qua đầu Ngự Thụ, đeo lên cổ đối phương.
Không phải đùa đấy chứ, anh bạn?! Cảm giác mượt mà này và sự giao tiếp ánh mắt lẫn nhau, sao còn có cảm giác CP vậy!
Video không phải là phân công định sẵn, mà là giải pháp hợp tác mà mô hình tự khám phá ra giữa hai robot xuyên bản thể. Hai robot khác thương hiệu, tự chủ phán đoán ranh giới năng lực của nhau, và bổ sung hoàn hảo cho nhau, điều này đã vô hạn tiệm cận sự hợp tác của con người, thậm chí trong tình huống không có ngôn ngữ, càng trở nên ăn ý hơn.
Đây có thể là lần tương tác xuyên bản thể đầu tiên trên thế giới, cũng có thể là lần đầu tiên trên thế giới xuất hiện mô hình có thể chung cho bản thể.
Tôi đoán đội ngũ thần bí này muốn dùng hai bản thể là đối thủ của nhau để nói với mọi người, đây mới là bộ não chung thực sự.
Vắt khăn, xách dép, lẽ nào robot không chỉ biết làm việc, mà còn đã bắt đầu "lười biếng"?
Sau khi Ngự Thụ đeo đầy đồ vật trên người từ từ đi về phía xa, Trí Nguyên tiếp tục thu dọn những vật phẩm còn lại.
Lúc này, nó nhấc một chiếc khăn, cố gắng treo nó lên người mình. Thử một lần, hai lần, ba lần, cuối cùng treo được lên vai mình.
Chấn động ba lần!
Robot dường như biết cách nào ít tốn sức nhất, khăn treo trên vai, so với cầm trên tay sẽ ít tốn sức hơn.
Mô hình có thể tự học, sau một hai lần không thành công, liên tục tối ưu cho đến khi thành công.
Mô hình có thể hiểu biết bản thể của mình, có lẽ đây là nguyên nhân cốt lõi khiến nó có thể ứng dụng xuyên bản thể.
Đây không phải là trường hợp đơn lẻ.
Nhìn kỹ, khi robot sắp xếp dép đi trong nhà, nó xách dây treo của đôi dép mới thay vì thân dép, vì xách dây ít tốn sức hơn.
Lại một lần nữa chấn động! Khi những robot khác còn đang trang điểm tỉ mỉ để làm việc, mô hình này không chỉ làm xong việc, thậm chí trực tiếp học được "lười biếng"? Điều này thật sự quá thông minh.
Lại một cao trào, robot học được sử dụng công cụ, cố gắng dùng hộp để tự độn cao
Vẫn chưa kết thúc, phân cảnh khiến tôi chấn động nhất xuất hiện, trong quá trình lần lượt cất đặt những vật phẩm đeo đầy người, làm thế nào để đặt khăn quàng vào ngăn tủ thứ ba, làm khó robot Ngự Thụ G1 chỉ cao 1.3 mét.
Một cảnh thần thánh xuất hiện! Nó không bị kẹt, cũng không từ bỏ, mà giống như con người suy luận, tự mình tìm một cái hộp! Đúng vậy, tìm một cái hộp! Cố gắng đứng lên hộp để tự độn cao rồi thử lại.
Chỉ thấy nó tìm thấy cái hộp bên cạnh, và một cái đẩy nó xuống đất, cố gắng cúi xuống nhấc hộp, lại phát hiện mình không cúi xuống được.
Sau vài lần thử, ngay khi tôi nghĩ rằng cuối cùng nó cũng sẽ từ bỏ, nó đã làm một việc kinh thiên động địa, một cú đá đẩy cái hộp đến gần tủ!
Toàn bộ quá trình thể hiện:
Năng lực tự suy luận và ra quyết định. Robot hiểu được làm thế nào để có thể với tới vật thể ở trên cao, làm thế nào để di chuyển hộp trong tình huống không cúi xuống được.
Mô hình liên tục khám phá khả năng của cơ thể. Trong quá trình liên tục thử cúi xuống, robot dường như ngày càng hiểu rõ ranh giới của cơ thể mình, và cũng đưa ra lựa chọn phù hợp với khả năng cơ thể.
Quá trình tự tiến hóa. Robot trong quá trình không có dạy nào, lại học được dùng chân để đá hộp, giỏi lợi dụng cơ thể mình để tự tiến hóa trong môi trường.
Cảnh này thực sự khiến tôi lạnh sống lưng.
Phải biết rằng, có thể tự chủ sử dụng công cụ, chính là biểu hiện mang tính biểu tượng của con người.
Mà robot trong video lại thực sự học được sử dụng công cụ. Nó biết hộp có thể chịu lực, biết đứng lên có thể tăng chiều cao, thậm chí biết khi không cúi xuống được có thể dùng chân đá.
Đằng sau bộ động tác này, là sự hiểu biết sâu sắc về quy tắc thế giới vật lý, sự khám phá không ngừng về năng lực bản thân, và sự hợp nhất của ba yếu tố tự quyết định tiến hóa.
Bổ sung năng lực xuyên bản thể, tác nghiệp hiệp đồng, từ cá thể đến quần thể
Ngự Thụ một cú đá đẩy cái hộp đi, đá lệch, ngay khi nó đang suy nghĩ làm thế nào để chỉnh lại hộp, robot Trí Nguyên Viễn Chinh A3 cao 1.7m đi lại gần, nó dường như nhìn thấy sự kiên trì và khó khăn của Ngự Thụ, đặt xe kéo nhỏ trong tay xuống (tự chủ chuyển đổi nhiệm vụ), chọn đi giúp đỡ đồng đội.
Chỉ thấy, giống như trao huân chương tốt nghiệp, Ngự Thụ cúi người cúi đầu, Trí Nguyên từ từ lấy khăn quàng xuống, đặt lên giá.
Từng bước trong chi tiết, đều thể hiện sự khinh thường năng lực của các mô hình khác.
Hai robot hiểu biết về năng lực phần cứng của bản thân và lẫn nhau cũng như sự phối hợp, vượt qua trí tuệ cá thể, hướng đến trí tuệ quần thể.
Trí Nguyên quấn khăn vòng qua sau đầu Ngự Thụ, mới có thể nhẹ nhàng lấy khăn xuống (ở đây có thể tưởng tượng các robot khác sẽ giật chiếc khăn này như thế nào), thể hiện sự hiểu biết tối đa về kiểm soát lực và nhận thức không gian.
Robot gấp khăn ba lần, là phán đoán tự chủ về cách tốt hơn để đặt khăn vào tủ quần áo, đây mới là "trí tuệ" thể ảo thực sự.
Cuối cùng, sau khi Trí Nguyên giúp đỡ Ngự Thụ xong, lặng lẽ rời đi, đặt chiếc áo cuối cùng ổn định vào máy giặt (tôi đoán nó phán đoán ra chiếc áo treo trên máy giặt là quần áo bẩn), đoạn video mười phút một cảnh quay cuối cùng cũng kết thúc.
Mặc dù tôi không biết kiến trúc của mô hình này, nhưng tôi tin mọi người giống tôi đều đã kinh ngạc.
Lần đầu hợp tác xuyên bản thể, lần đầu thấy sự tự tiến hóa của robot, lần đầu tự quyết định giống người lựa chọn đường đi tối ưu, nhận thức không gian và kiểm soát lực đỉnh cao, nhiệm vụ tùy ý gián đoạn, học được sử dụng công cụ... mỗi động tác, mỗi khung hình của mô hình này đều là một demo rất tốt, nhưng chúng lại xuất hiện một cách lặng lẽ trong video mười phút một cảnh quay này, và cách trình hiện lại đơn giản trực tiếp như vậy.
Dường như là một cảm giác vương giả có thể thực hiện một cách nhẹ nhàng tùy ý, dễ dàng.
Công nghệ tầng đáy nhảy ra khỏi khuôn khổ cố hữu của mô hình chủ lưu
Tại sao robot trong video có thể đóng góp nhiều phân cảnh kinh điển như vậy?
Từ những người trong cuộc tôi hiểu được, nguyên nhân quan trọng nhất là, mô hình này đã nhảy ra khỏi tất cả khuôn khổ cố hữu của mô hình thể ảo chủ lưu hiện nay.
Mô hình thể ảo chủ lưu hiện nay đại khái có thể chia thành ba loại VLA, WAM và mô hình thế giới truyền thống, chúng đều có nút thắt tạm thời không thể đột phá.
△Hình ảnh do AI tạo
Cụ thể, VLA là "phái trực giác dữ liệu", dựa vào khối lượng lớn dữ liệu thị giác, ngôn ngữ, động tác để thực hiện khớp đầu cuối. Nhưng bản chất của nó là "nhìn hình đoán động tác", thiếu khả năng suy luận vật lý, nhiệm vụ trình tự dài sẽ liên tục tích lũy sai số, khả năng khái quát hóa cảnh xa lạ gần như bằng không, và liên kết cao với bản thể độc quyền.
Còn WAM và mô hình thế giới truyền thống là "phái dự đoán hão huyền", cố gắng mô hình hóa quy luật thế giới trước rồi lập kế hoạch động tác, nhưng tồn tại vấn đề chí tử "tách rời tri hành". Mô hình có thể hiểu cảnh, dự đoán trạng thái, nhưng đối mặt với cảnh thao tác thực tế cần suy luận động lực học vật lý, vẫn chỉ có thể dựa vào dữ liệu huấn luyện suy diễn, không thể thích ứng với biến số động của môi trường thực.
Những mô hình thể ảo chủ lưu này tồn tại khuyết tật tầng đáy chung chí tử: khớp nhiệm vụ dẫn động bởi dữ liệu.
Nói cách khác, tất cả động tác đều dựa trên "đoán xác suất" của khối lượng lớn dữ liệu, chứ không phải hiểu biết sâu sắc về quy tắc vật lý. Điều này dẫn đến trần năng lực của mô hình bị khóa chặt bởi dữ liệu huấn luyện.
Và nghe nói, mô hình trong video chỉ sử dụng vài chục giờ dữ liệu video để huấn luyện. Lượng dữ liệu ít như vậy lại đạt được hiệu quả kinh ngạc như thế, Scaling Law còn tồn tại hay không? Thật sự phải đánh một dấu hỏi. (Dự báo thị trường chứng khoán Mỹ giảm mạnh)
Từ góc độ chi tiết, mô hình trong video ít nhất thể hiện bốn năng lực mà VLA và mô hình thế giới hiện nay không thể với tới:
Mô hình hóa động lực học: Quỹ đạo thỏa mãn tính khả thi động lực học, có thể tính toán bù mô-men xoắn và hạng dự phóng, khả năng khái quát hóa ngoại suy tuyệt vời;
Năng lực tự nhận thức: Không giống VLA dựa vào phản xạ có điều kiện, cũng không giống WAM dựa vào thống kê trình tự, nó suy nghĩ như con người "động tác tiếp theo gần mục tiêu nhất là gì";
Năng lực tự thích ứng: Có thể bổ sung suy luận nhân quả, giải quyết vấn đề đuôi dài, vừa làm vừa tiến hóa;
Năng lực tự tiến hóa: Trong quá trình hoàn thành nhiệm vụ, kỹ năng tự tăng trưởng, chiến lược tự tiến hóa, dường như có thể tự dẫn động tạo ra mục tiêu học tập, và chủ động suy luận thực hiện giá trị.
Hỗ trợ tất cả những điều này, là ba hạt nhân công nghệ tầng đáy.
Học động lực học ràng buộc vật lý. Khác biệt với chế độ huấn luyện thuần dẫn động bởi dữ liệu của VLA, WAM, cốt lõi của nó là quy tắc vật lý tiền trí, dẫn động bởi dự đoán động lực học. Xách dép bằng dây treo, vắt khăn lên vai, đứng hộp lên cao, đều không phải do dữ liệu dạy, mà là giải pháp tối ưu mà mô hình tự khám phá thông qua tương tác với môi trường.
Mô hình hóa thống nhất xuyên bản thể. Thông qua không gian biểu thị động tác thống nhất và cơ chế tự thích ứng bản thể, để cùng một mô hình thích ứng với nền tảng phần cứng khác thương hiệu, khác kiến trúc. Tương đương với việc hoàn thành "tách rời phần mềm và phần cứng" cho AI thể ảo, kết thúc thời đại thuật toán liên kết phần cứng.
Chu trình khép kín bền vững trình tự dài. Dựa vào khuôn khổ điều phối nhiệm vụ toàn cục, tự chủ xử lý nhiễu loạn đột phát xuyên suốt, sai số động tác, chuyển đổi nhiệm vụ, tránh vấn đề sụp đổ tích lũy sai số quy trình dài của mô hình truyền thống, có năng lực cốt lõi cho ứng dụng thực tế trong gia đình, cảnh phức tạp.
Nếu bạn hiểu tình trạng hiện nay của mô hình thể ảo, sau khi xem xong những nội dung trên, ước chừng cũng sẽ kinh ngạc đến rơi hàm.
Khi các demo của đội ngũ khác còn đang chất đống thời gian ngắn, chỉnh sửa tinh tế, nhiệm vụ đơn lẻ, video thần bí này đã hoàn thành ứng dụng thực tế cảnh thực 10 phút không cắt sửa, xuyên thương hiệu, đa hiệp đồng, toàn quy trình, tự tiến hóa.
Khi các mô hình khác còn đang "dựa vào dữ liệu đoán động tác", mô hình này dường như đã đạt được hoàn toàn tự quyết định, tự học tập, tự tiến hóa. Để mọi người thấy, robot không chỉ thực sự có thể làm việc, mà năng lực còn đang nhanh chóng tự tiến hóa, cho con người không gian tưởng tượng vô hạn.
Quan trọng hơn, mô hình này dường như để chúng ta thấy, tương lai robot thực sự có thể thay người làm việc mà mọi người đang tranh luận sôi nổi là ba năm, năm năm, hay mười năm nữa sẽ đến, ngày hôm nay đã xuất hiện trước mặt bạn.
Một đội ngũ không biết từ đâu tới, dường như lật đổ tất cả con đường kỹ thuật, lật đổ Scaling Law, làm ra "trí tuệ" thể ảo thực sự, tiếp cận thời khắc ChatGPT của AI thể ảo.
Hiện tại vẫn chưa biết mô hình thần bí này xuất phát từ đâu, nhưng tôi tin vào lúc này, nghi vấn của mọi người đều giống tôi: Rốt cuộc là ai!!!
Vị đại thần nào có tin đồn nhỏ gì không!!!
Bài viết này đến từ tài khoản WeChat công chúng "Lượng Tử Vị" (ID: QbitAI), tác giả: Nặc Á
